Не встречал ли кто python библиотек для Event tree analysis (ETA)? Нужно что-то вроде описанного здесь: есть дерево решений, в узлах которого некие вопросы с некоторой вероятностью ошибки в этом вопросе (для простоты можно представить, что это психологический тест - но на самом деле нет). для каждого листа, в который мы пришли, хочется получить вероятности всех остальных листов (то есть продолжая аналогию - мы получили результат теста, нужны вероятности всех остальных исходов с учетом вероятностей ошибок).
Для одного конкретного дерева все понятно (хоть и немного лениво считать), но хочется реализовать "конструктор" таких деревьев, чтобы нарисовал дерево, задал ошибки в узлах - получил взаимные вероятности исходов.
Велосипед изобретать не хочется, но гугл мне упорно подсовывает деревья решений, которые classification and regression trees, но они-то как раз и не нужны - никакого дата майнинга на этом этапе нет.
Не встречал ли кто python библиотек для Event tree analysis (ETA)? Нужно что-то вроде описанного здесь: есть дерево решений, в узлах которого некие вопросы с некоторой вероятностью ошибки в этом вопросе (для простоты можно представить, что это психологический тест - но на самом деле нет). для каждого листа, в который мы пришли, хочется получить вероятности всех остальных листов (то есть продолжая аналогию - мы получили результат теста, нужны вероятности всех остальных исходов с учетом вероятностей ошибок).
Для одного конкретного дерева все понятно (хоть и немного лениво считать), но хочется реализовать "конструктор" таких деревьев, чтобы нарисовал дерево, задал ошибки в узлах - получил взаимные вероятности исходов.
Велосипед изобретать не хочется, но гугл мне упорно подсовывает деревья решений, которые classification and regression trees, но они-то как раз и не нужны - никакого дата майнинга на этом этапе нет.
Для одного конкретного дерева все понятно (хоть и немного лениво считать), но хочется реализовать "конструктор" таких деревьев, чтобы нарисовал дерево, задал ошибки в узлах - получил взаимные вероятности исходов.
Велосипед изобретать не хочется, но гугл мне упорно подсовывает деревья решений, которые classification and regression trees, но они-то как раз и не нужны - никакого дата майнинга на этом этапе нет.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Я не могу найти специальную библиотеку Python для Event Tree Analysis (ETA), но вы можете реализовать ваш алгоритм самостоятельно, используя стандартные библиотеки Python, такие как numpy или pandas.
Вы можете создать класс для представления узлов дерева решений, добавить методы для задания вероятностей ошибок в узлах и вычисления вероятностей исходов для каждого листа. Затем вы можете использовать библиотеки для отображения дерева и визуализации результатов.
Если вы хотите избежать изобретения велосипеда, вы можете рассмотреть настройку существующих библиотек по работе с деревьями решений так, чтобы они соответствовали вашим требованиям для ETA.