1樓：星嘉合科技****
以python呼叫sklearn為例，在你建立gbdt物件並作fit之後，可以使用如下**獲得你要的規則**：
dot_data = tree.export_graphviz(model_tree, out_file=none,
max_depth=5, feature_names=names_list, filled=true, rounded=true) # 將決策樹規則生成dot物件
其中tree就是你的數物件，如果你的out_file後面是乙個檔名，那麼你的規則會輸出到檔案中；如果是none（就像上面**），那麼值會儲存在dot_data中。
無論哪種方法，你都能獲得規則文字。然後剩下的就是普通的文字解析的事情了。
在決策樹演算法物件的tree_屬性中，儲存了所有有關決策樹規則的資訊（示例中的決策樹規則儲存在model_tree.tree_中）。最主要的幾個屬性：
children_left：子級左側分類節點
children_right：子級右側分類節點
feature：子節點上用來做**的特徵
threshold：子節點上對應特徵的**閥值
values：子節點中包含正例和負例的樣本數量
上述屬性配合節點id、節點層級便迭代能得到如下的規則資訊：
1 [label="rfm_score <= 7.8375\ngini = 0.1135\nsamples =
14581\nvalue = [13700, 881]", fillcolor="#e58139ef"] ;
其中規則開始的1代表節點id，rfm_score是變數名稱，rfm_score
<= 7.8375是**閥值，gini = 0.1135是在當前規則下的基尼指數，nsamples是當前節點下的總樣本量，nvalue為正例和負例的樣本數量。
利用matlab怎麼進行特徵提取 語音
2樓：上海瑟尅網路科技****
1、用audioread('');函式du讀取電腦中的音訊zhi文dao件內，引數是音訊檔案的路徑：
[sampledata,fs] = audioread('f:1.***');
sampledata儲存音訊訊號資料，fs是音訊取樣容率，***格式的取樣率一般為44100；
2、判斷音訊資料是否是雙聲道，如果是雙聲道則保留乙個聲道的資料，用calsample.m檔案的函式完成此功能，檔案內容如下：
function sample = calsample(sampledata,fs)
temp_sample = resample(sampledata,1,fs/11025);
[m,n] = size(temp_sample);
if (n == 2)
sample = temp_sample(:,1);
else
sample = temp_sample;
endend
特徵提取主頻一般選什麼
3樓：匿名使用者
boolean tag = true;
final string pattern1 = "^([a-z0-9a-z]+[-|//.]?)+[a-z0-9a-z]@([a-z0-9a-z]+(-[a-z0-9a-z]+)?
//.)+[a-za-z]$";
final pattern pattern = pattern.***pile(pattern1);
final matcher mat = pattern.matcher(email);
if (!mat.find()) {
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