Avaliações e Detalhes do Produto DecisionTree.jl

DecicionTree.jl é um pacote CART (Árvore de Classificação e Regressão) na linguagem de programação de aprendizado de máquina Julia. Vários passos como carregar dados, segregar dados em treinamento e teste, e construir um modelo são muito fáceis de implementar usando este pacote em Julia. Não há necessidade de transpor dados, pois o DecisionTree.jl não requer isso. Basta uma declaração de duas linhas para construir o modelo, fornecendo alguns argumentos (por exemplo, profundidade, número mínimo de amostras na folha, número mínimo de amostras na divisão, etc.) conforme a necessidade do usuário. Este pacote economiza muito tempo e dinheiro para problemas de regressão e classificação em comparação com a criação de um modelo de árvore de decisão de aprendizado de máquina do zero. Usamos o decisionTree.jl para um cliente de varejo para construir um modelo para classificar dados de clientes potenciais e conseguimos alcançar cerca de 70% de precisão, o que é considerado uma precisão muito boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há problema propriamente dito com o DecisionTree.jl, pois ele funciona bem para problemas de simples a médios com boa precisão. Ainda preciso testar seu desempenho para problemas complexos onde os dados de entrada são muito diversos, com mais de 20 atributos a considerar para classificação ou regressão. Uma pequena desvantagem para os programadores é que o pacote DecisionTree.jl não atribui automaticamente o tipo de dado aos seus dados carregados. Parece que ele não atribui um tipo de dado para melhorar o desempenho. Então, é necessário escrever algumas declarações a mais para converter o tipo de dado antes de construir um modelo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os pacotes bem construídos para a implementação de árvores de decisão em Julia suportam vários classificadores que ajudam nas implementações de casos de uso do nosso negócio. Teria sido ótimo se tivéssemos ouvido falar deste produto antes.

Não há outros concorrentes que eu conheça ou tenha experimentado, mas a compatibilidade e a personalização nos ajudam muito a atender às necessidades de nossos clientes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada a desgostar sobre os pacotes. Funciona muito bem de acordo com nossas expectativas e necessidades de negócios. Aguardando atualizações frequentes para garantir que estamos trabalhando com os recursos mais recentes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Aprimoramento adaptativo, validações cruzadas em dados mistos Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O algoritmo é muito complicado, o que um leigo precisa de mais conhecimento transferido através de cursos de treinamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Participou de uma das sessões sobre Julia AI e decision tree.jl e achou isso perspicaz e útil. Sua capacidade de converter o problema em um modelo funcional foi incrível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada por enquanto. Precisa de mais introdução a diferentes comunidades. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Seu suporte para testes de Classificação e regressão, alimentado pela linguagem de alto desempenho Julia Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Falta de melhor apoio comunitário e complexidade Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É fácil de usar e nos permite trabalhar de forma ágil com algoritmos obtendo resultados ótimos no desenvolvimento de aplicações focadas na usabilidade como chats Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada em particular, me parece uma ferramenta muito boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta ferramenta é a melhor em classificação para pré e pós-execução, validação cruzada e validação adaptativa. A melhor parte é a pré-poda e a validação cruzada. Os recursos disponíveis não estão em ferramentas semelhantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tudo está bom sobre isso, mas às vezes falta integração e o tempo de execução é alto. Fora isso, tudo está bom sobre isso e seu suporte para recursos numéricos é o melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto da maneira rápida de rastrear entidades e vincular observações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Existem várias outras alternativas no mercado, mas sim, isso não é um problema para mim. Então, basicamente, não tenho nada de que não goste. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de como é fácil de usar e também ajuda com algoritmos e os resultados são muito fáceis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada, não desgosto de uma única coisa, talvez pudesse ser atualizado aqui e ali para um erro percentual menor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto da maneira rápida de rastrear entidades e entre outras coisas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada em particular, há outros programas que servem ao mesmo propósito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.