Recensioni e Dettagli del Prodotto DecisionTree.jl

DecicionTree.jl è un pacchetto CART (Classification and Regression Tree) nel linguaggio di programmazione per il machine learning Julia. Vari passaggi come il caricamento dei dati, la segregazione dei dati in addestramento e test, e la costruzione di un modello sono molto facili da implementare utilizzando questo pacchetto in Julia. Non c'è bisogno di trasporre i dati poiché DecisionTree.jl non lo richiede. Basta una dichiarazione di due righe per costruire il modello fornendo alcuni argomenti (ad esempio, profondità, numero minimo di campioni nella foglia, numero minimo di campioni nella divisione, ecc.) secondo le esigenze dell'utente. Questo pacchetto fa risparmiare molto tempo e denaro per problemi di regressione e classificazione rispetto alla creazione di un modello di albero decisionale ML da zero. Abbiamo utilizzato decisionTree.jl per un cliente nel settore retail per costruire un modello per classificare i dati dei potenziali clienti e siamo stati in grado di raggiungere circa il 70% di accuratezza, che è considerata un'accuratezza molto buona. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è alcun problema con DecisionTree.jl poiché funziona senza intoppi per problemi da semplici a mediamente complessi con buona accuratezza. Devo ancora testare le sue prestazioni per problemi complessi dove i dati di input sono molto diversificati, con più di 20 attributi da considerare per la classificazione o la regressione. Un piccolo svantaggio per i programmatori è che il pacchetto DecisionTree.jl non assegna automaticamente il tipo di dato ai dati caricati. Sembra che non assegni un tipo di dato per migliorare le prestazioni. Quindi, è necessario scrivere alcune istruzioni in più per convertire il tipo di dato ai tuoi dati prima di costruire un modello. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I pacchetti ben costruiti per l'implementazione di Julia dell'albero decisionale supportano vari classificatori che aiutano le implementazioni dei nostri casi d'uso aziendali. Sarebbe stato fantastico se avessimo sentito parlare di questo prodotto prima.

Non ci sono altri concorrenti che conosco o che ho provato, ma la compatibilità e la personalizzazione ci aiutano molto a soddisfare le esigenze dei nostri clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente da criticare sui pacchetti. Funzionano abbastanza bene secondo le nostre aspettative e le nostre esigenze aziendali. Attendiamo con ansia aggiornamenti frequenti per assicurarci di lavorare con le ultime funzionalità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Adattamento del boosting, convalide incrociate su dati misti Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'algoritmo è troppo complicato, il che richiede che un profano riceva più conoscenze attraverso corsi di formazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho partecipato a una delle sessioni su Julia AI e decision tree.jl e l'ho trovata perspicace e utile. La sua capacità di convertire il problema in un modello funzionante è stata fantastica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente per ora. Ha bisogno di più introduzione a diverse comunità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il suo supporto per i test di classificazione e regressione, alimentato dal linguaggio ad alte prestazioni Julia Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mancanza di un migliore supporto della comunità e complessità Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È facile da usare e ci permette di lavorare in modo agile con algoritmi ottenendo risultati ottimali nello sviluppo di applicazioni focalizzate sull'usabilità come le chat. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente in particolare, mi sembra uno strumento molto buono. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo strumento è il migliore nella classificazione per pre e post esecuzione, validazione incrociata e validazione adattiva. La parte migliore è la potatura preventiva e la validazione incrociata. Le funzionalità disponibili non si trovano negli strumenti simili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Tutto è buono riguardo a questo, ma a volte manca di integrazione e il tempo di esecuzione è elevato. A parte questo, tutto è buono riguardo a questo e il suo supporto per le caratteristiche numeriche è il migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace il modo veloce di tracciare le entità e collegare le osservazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono diverse altre alternative sul mercato, ma sì, non è un problema per me. Quindi, fondamentalmente, non ho nulla da disprezzare al riguardo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace quanto sia facile da usare e aiuta anche con gli algoritmi e i risultati sono molto facili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente che non mi piaccia, forse potrebbe essere aggiornato qua e là per ridurre l'errore percentuale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace il modo veloce di tracciare le entità e tra le altre cose. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente di particolare, ci sono altri programmi che servono lo stesso scopo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.