Azure 机器学习决策树输出

Question

有什么方法可以在 ML Studio 中获取 Boosted Decision Tree 模块的输出？分析学习树，就像在 Weka 中一样。

Answer 1

是的，我不知道你的结构，但你应该将你的数据集和算法放入训练模型中，并将训练模型的结果与另一半数据集（如果你使用拆分）放入评分模型。当你按 visualise

时，你可以在这里看到得分标签和得分概率

Your experiment should look a bit like this. Connect the boosted decision tree with the dataset to a train model, you can see the results in the score model

Answer 2

更新：决策树的可视化现已可用！右击"Train Model"模块的输出节点，select"Visualize"。

我的旧答案：

对不起；决策树的可视化尚不可用。 （我真的也想要它！您可以在 http://feedback.azure.com/forums/257792-machine-learning/suggestions/7419469-show-variable-importance-after-experiment-runs 上对该功能请求投赞成票，但他们目前正在处理它。）
仅供参考，您当前可以通过右键单击 "Train Model" 模块输出节点并 selecting "Visualize" 查看模型为线性算法构建的内容。它将显示初始参数值和特征权重。但是对于像决策树这样的非线性算法，这种可见性仍然存在。