决策树分箱

决策树实例学习python

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_textfromsklearnimport
奋进的大脑袋·2023-12-21 06:19

GBDT-梯度提升决策树

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前
沉住气CD·2023-12-21 02:33

常见的预测算法

决策树（De
调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

决策树原理及实现(Decision Tree)

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner原博客：https://daya-jin.github.io/tag/#tree模型概述决策树算法最早用于分类任务
d518a9b6ae51·2023-12-20 21:38

基于Scrapy框架爬虫和数据挖掘的亚马逊网页信息分析

为了减少重复烦琐的前期工作,提高开发效率,进一步搭建Scrapy工程，并采用决策树算法规避网站反爬虫，基于Python编写爬虫程序下载数据，存入数据库中完成网页信息数据爬取设计。
毕设指导Martin·2023-12-20 17:53

决策树算法一：hunt算法，信息增益（ID3）

决策树入门决策树是分类算法中最重要的算法，重点决策树算法在电信营业中怎么工作？为什么叫决策树？因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？根据训练样本建立。问题1：为什么费用变换率放第一个？
AppleYRY·2023-12-19 22:53

朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。
owolf·2023-12-19 19:46

朴素贝叶斯

该算法简单易懂，学习效率高，在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络等算法相媲美。但由于该算法以
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:49

决策树算法

决策树特征选择贷款决策佩戴隐形眼镜决策决策树算法的优缺点决策树（DecisionTree）是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行分割来实现分类或回归。
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:18

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

简述CMUSphinx的基本概念和几个工具包的区别

它可以是由决策树或其他方式定义的相当复杂的函数最佳匹配过程首先，它是功能的概念。由于参数的数量很大，我们正在尝试对其进
罕几·2023-12-18 13:26

使用graphviz模块后view没有显示出决策树的图，报错提示：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound: failed to exec，解决办法如下

是是会出现一些问题的graphviz是一个exe的可执行程序，正确流程我们需要去其官网下载它的exe程序，然后进行安装，在将其配置到环境变量中去，即可，在pycharm中执行显示sklearn机器学习算法中的决策树才会正常显示出其
澄绪猿·2023-12-18 12:17

决策树算法

决策树算法概述决策树是一种十分常用的分类方法。是一种监督学习。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:28

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-12-18 06:47

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree
DJ.马·2023-12-18 06:39

机器学习 | 决策树 Decision Tree

——分而治之，逐个击破把特征空间划分区域每个区域拟合简单模型分级分类决策1、核心思想和原理举例：特征选择、节点分类、阈值确定2、信息嫡熵本身代表不确定性，是不确定性的一种度量。熵越大，不确定性越高，信息量越高。为什么用log？——两种解释，可能性的增长呈指数型；log可以将乘法变为加减法。联合熵的物理意义：观察一个多变量系统获得的信息量。条件熵的物理意义：知道其中一个变量的信息后，另一个变量的信息
西皮呦·2023-12-18 06:38

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法
twinkle 222·2023-12-17 13:00

决策树是什么东东？

参考：决策树(分类树、回归树)决策树:这个博客的图真好看，通俗易懂。哈哈决策树详解引言决策树（DecisionTree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。
一只怂货小脑斧·2023-12-17 12:09

【机器学习入门】决策树算法（三）：C5.0算法

假设训练的样本集S共有n个样本，训练决策树模型的次数为T，用Ct表示t次训练产生的决策树模型，经过T次训练后最终构建的复合决策树模型表示为C*。
学不死的狗·2023-12-17 11:59

大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战

大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。
星川皆无恙·2023-12-17 11:52

14. Mysql 开窗函数，一文带你直接通关

文章目录学前复习开窗函数窗口函数及应用排名函数错行函数取值函数分箱函数聚合函数总结学前复习在学习开窗函数前可以先复习下之前的内容：Mysql常用函数和基础查询，还有遗漏的一些函数如下：转换函数：CAST
有请小发菜·2023-12-17 10:46

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。
罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

随机森林

1.基本概念随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。
三块给你买麻糬_31c3·2023-12-17 07:31

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树（GradientTreeBoost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。
此星光明·2023-12-16 18:45

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

03 第四章 2

定义：一颗[决策树]包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点：对应决策结果，即样本的label根+内部节点：对应一个分割[数据集]方法，根据该方法将节点对应的数据集划分到子节点中。
罐罐儿111·2023-12-16 16:07

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

2决策树（DecisionTrees）：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过一系列的判断节点和叶节点来进行分类。决策树算法通常易于理解和解释，并
有Li·2023-12-16 11:43

python 自定义划分区间，并把各区间合并

最近在做分箱统计时，想把一些点给设为参数，方便之后调整。
丙吉·2023-12-16 08:03

【GEE笔记】随机森林特征重要性计算并排序

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，可以用于分类和回归问题。
runepic·2023-12-16 01:13

(详解)下载安装Graphviz+配置环境+解决报错+验证成功

如：在机器学习中可以利用Graphviz将测试的数据结构可视化,如画决策树时可以用Graphviz下面介绍一下如何安装配置Graphviz可以放心大胆下载安装，里边有卸载包，可以卸载干净。
青春之我_XP·2023-12-16 00:58

Course2-Week4-决策树

Course2-Week4-决策树文章目录Course2-Week4-决策树1.决策树的直观理解2.构建单个决策树2.1熵和信息增益2.2构建决策树——二元输入特征2.3构建决策树——多元输入特征2.4
虎慕·2023-12-16 00:28

散点图直方图折线图的替代

官网数据科学数据可视化，散点图直方图折线图的新方法1.hexbinplothttps://seaborn.pydata.org/examples/hexbinmarginals.html相当于散点图做了聚合/分箱
清木!·2023-12-15 23:10

十大机器学习算法

20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机k-近邻逻辑回归决策树
哦O·2023-12-15 23:32

spark java 决策树_决策树与随机森林及其在SparkMllib中的使用

一.概念决策树和随机森林：决策树和随机森林都是非线性有监督的分类模型。决策树是一种树形结构，树内部每个节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个分类类别。
胡说先森·2023-12-15 19:27

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题 列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题

决策树（DecisionT
小黄人软件·2023-12-15 19:50

三种决策树算法

ID3ID3算法在特征选择时，使用的指标是信息增益（InformationGain），信息增益是基于熵（entropy）的概念，熵是用来衡量数据集中的不确定性或纯度的一个指标。当熵值高时，数据集的不确定性大，反之亦然。信息增益的计算公式为：IG(D,A)=Entropy(D)−∑v∈Values(A)∣Dv∣∣D∣⋅Entropy(Dv)IG(D,A)=Entropy(D)-\sum_{v\inV
NLP_wendi·2023-12-15 15:14

机器学习初学-多种集成学习算法

■Bagging算法通常基于决策树算法基础之上，通过数据集的随机生成，训练出各种各样不同的树。而随机森林还在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。
O&REO·2023-12-15 13:26

机器学习决策树案例实战

一、引言决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。
!chen·2023-12-15 13:49

开箱即用的C++决策树简单实现

一个数据结构期末作业（有兴趣用的话可以高抬贵手star下⭐~）GitHub-mcxiaoxiao/c-Decision-tree:决策树c++简单实现c-Decision-tree附大作业/课设参考文档
O&REO·2023-12-15 13:48

决策树-多变量决策树

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crishawy·2023-12-15 02:50

2023阿里智能互联算法工程师 机器学习一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐电话面，时长1.5h1.详细介绍实习项目2.介绍决策树和gbdt以及它们之间的关系决策树可以被看作是GBDT中的基本学习器之一。
深度之眼·2023-12-14 22:05

机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）

在上一篇文章中，我们学习了决策树。机器学习算法(8)——决策树算法在本文中，
无水先生·2023-12-14 16:43

人工智能原理复习--机器学习

文章目录上一篇机器学习概述归纳(示例)学习ID3决策树算法K近邻算法下一篇上一篇人工智能原理复习–搜索策略（二）机器学习概述学习系统的基本结构：环境学习知识库执行环境向系统的学习部分提供某些信息学习利用这些信息修改数据库
ˇasushiro·2023-12-14 13:56

GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析

CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。CART方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.特征
此星光明·2023-12-14 13:42

《机器学习》--决策树（上）

一、决策树的基本概念决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习方法。决策树是基于树结构来进行决策的。
汪汪军师·2023-12-06 18:56
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