决策树(decision

C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义

1.nodeName的作用当你保存模型时，整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径，用于从文件中找到某个节点或子结构，而不是存储在文件中的字段。

湫兮之风·2025-01-22 02:25

python graphviz 中文乱码

问题：在调用graphviz库进行决策树绘图的时候，即使我们设置了fontname='SimHei',encoding='utf-8'，我们同样会发现出现了中文乱码的情况fromgraphvizimportDigraphdot

晓梦OvO·2025-01-21 17:05

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。

KeyPan·2025-01-20 09:28

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision

一叶_障目·2025-01-19 23:21

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树

WangYan2022·2025-01-19 14:34

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

构建决策树对于流失用户进行分类

最近被分配到商业分析组配合商业分析师对流失掉的客户进行研究。我最先接到的任务是根据客服部门记录的客户的流失原因，对于这些客户的流失原因做分类。商业分析师给我提供了23个类别，要求我把客户都分到这些类中。最开始我企图通过建立关键词规则，比如包含某些单词或者不包含某些单词，但是实际上发现分类的结果很差，规则首先不完备，并且彼此还可能冲突，分类的结果当然就很差。于是我就想到可以利用文本挖掘的方法，对于客

努力学习中的阿达·2025-01-18 09:23

《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》

鸿蒙Next以其独特的微内核特性，为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。

·2025-01-16 18:17

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。

dundunmm·2024-09-13 02:39

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

人工智能与机器学习原理精解【18】

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一

叶绿先锋·2024-09-10 15:26

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树

张小生180·2024-09-10 06:01

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

【人工智能】大话什么是神经网络

这些方法包括专家系统，决策树、归纳逻辑、聚类等等，但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢？因

路上阳光·2024-09-09 11:43

python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A.无监督：(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法

weixin_39834788·2024-09-07 13:50

每天一个数据分析题（五百一十四）- 决策树算法

决策树由节点和边两种元素组成的结构，决策树中不包含一下哪种结点？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-06 15:20

力扣-N皇后问题

-力扣（LeetCode）开始的思路由于n=4情况太多我们先画一下n=3的决策树可以知道皇后不能在同一行,因为我的思路是每一行每一行的填写皇后,所以不考虑行的皇后会重叠,主要考虑列的皇后会不会重叠,还有斜线的列皇后可以直接用一个数组

坚持拒绝熬夜·2024-09-05 23:06

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

加州房价--决策树与随机森林

需要新装包'''decisionTree写在前面要安装http://www.graphviz.org/download/测试是否安装成功dot-version修改环境变量pipinstallgraphviz提示：Successfullyinstalledgraphviz-0.20pipinstallpydotplus'''#===================================im

一把年纪学编程·2024-09-03 10:35

CART算法

如果我构造了一棵决策树，想要基于数据判断这个人的职业身份，这个就属于分类树，因为是从几个分类中来做选择。如果是给定了数据，想要预测这个人的年龄，那就属于回归树。

ziworeborn·2024-09-03 08:46

回溯算法入门

回溯算法三要素抽象地说，解决一个回溯问题，实际上就是遍历一棵决策树的过程，树的每个叶子节点存放着一个合法答案。你把整棵树遍历一遍，把叶子节点上的答案都收集起来，就能得到所有的合法答案。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性

不二人生·2024-09-02 17:54

R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树

R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树、type参数、extra参数、fallen.leaves

statistics.insight·2024-09-02 14:39

周工作计划2019-03-25

本周工作计划：机器学习分享活动（关于决策树的分享）回看一下西瓜书的东西，每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务，留了再说吧。

MikeShine·2024-09-02 02:05

决策树(decision tree)

决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。

a15957199647·2024-09-01 03:55

深度学习100问13:什么是二分类问题

像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要

Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习之决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

每天一个数据分析题（三百五十八）-图表决策树

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:56

每天一个数据分析题（二百二十）

在集成学习的GBDT算法中，每次训练新的决策树的目的是()？A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:26

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

回归树是可以用于回归的决策树模型，一个回归树对应着输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1（Episode1Episode1Episode1）回合2（Episode2Episode2Episode2）回合3（E

太阳城S·2024-08-26 08:36

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

利用贝叶斯和决策树来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。

杨航 AI·2024-08-25 23:07

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树

盛寒·2024-08-25 18:11

决策树——ID3算法

一，什么是决策树所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

文章目录一、基尼指数的定义二、基尼指数在CART决策树中的应用三、基尼指数与CART决策树的构建1.计算每个子集的基尼系数：2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART

红米煮粥·2024-08-25 02:30

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。

qq_41581769·2024-08-24 07:37

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree

Better Rose·2024-08-24 03:07

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

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