决策树分箱

决策树 C4.5算法

ID3选择属性用的是子树的信息增益而C4.5用的是信息增益率在决策树构造过程中进行剪枝对非离散数据也能处理能够对不完整数据进行处理信息增益比（C4.5）gR(D,A)=g(D,A)H(D)g_{R}(D
小小程序○·2023-12-06 15:53

决策树 ID3 算法

ID3算法ID3算法ID3算法最早是由罗斯昆(J.RossQuinlan)于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。
小小程序○·2023-12-06 15:53

分类树模型的特征选择

对于决策树模型（包括基于决策树的RF和GBDT），都有如下函数：dt=DecisionTreeClassifier()dt.feature_importances_feature_importances
王金松·2023-12-06 11:06

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

机器学习及建模分类方法总结

1决策树：决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序
vegene·2023-12-06 10:56

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:20

一文讲透Python机器学习决策树算法的基本概念与原理

1.决策树算法的基本特点与优势决策树算法是一种有监督、非参数、简单、高效的机器学习算法。
数据科学作家·2023-12-05 20:15

决策树 算法原理

决策树算法原理决策树的原理决策树:从训练数据中学习得出一个树状结构的模型决策树属于判别模型决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策(选择)来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。
小小程序○·2023-12-05 10:59

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

决策树详解（一）

1.决策树的概念决策树算法以树状结构表示数据分类的结果，每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支；决策树的元素有：根节点、非叶子节点、分支、叶节点四种元素，其代表的含义如下图所示;决策树的工作分为两个阶段
晓晓晓的打工日记·2023-12-04 15:37

决策树详解

决策树详解决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列规则对数据进行分割，以达到最佳的分类效果。
h52013141·2023-12-04 15:33

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

西瓜书-第1章-绪论

符号学习：如决策树，能产生明确的概念表示。连接学习：如神经网络（包括深度学习）产生的是“黑箱”模型。统计学习：包括“支持向量机”和“核方法”。
路飞的纯白世界·2023-12-04 04:14

西瓜书-第1章-绪论笔记

有的文献用“模型”指全局性结果（例如一颗决策树），用“模式‘指局部性结果（例如一条规则）基本术语数据集、训练集、测试集；监督学习·····等等机器学习的目标是使学得的模型能很好的适用于新样本，即泛化能力
一燊芊芊·2023-12-04 04:43

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans
黏小莲·2023-12-03 15:21

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine
LeapMay·2023-12-03 08:19

【python入门机器学习】随机森林

1、随机森林随机森林就是由多个决策树组成的集成学习方法，每个决策树都进行独立训练，训练数据都是从原始数据中进行有放回的（Out-of-Bag）随机抽样而来，这样可以使得每个决策树的训练数据不完全相同，从而增加了模型的多样性
敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:56

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

线性回归（LinearRegression）1.1优点1.2缺点1.3适用场景1.4图例说明2、多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4图例说明3、决策树回归
JJxiao24·2023-12-03 02:47

StatQuest学习笔记20——随机森林

决策树的局限随机森林（RandomForests）来源于决策树，因此如果不了解决策树的话，可以看上一篇笔记，决策树如下所示：image决策树很容易构建，也很好用，也很好题解。
backup备份·2023-12-02 22:18

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

特征重要性分析有那些方法?

树模型：决策树：通过树的节点分
XF鸭·2023-12-02 21:50

[机器学习]决策树(decision tree)--6.基尼指数

CART决策树使用基尼指数来选择划分属性。CART是ClassificationandRegressionTree的简称，这是一种著名的决策树学习算法，分类和回归任务都可用。分类树：基尼指数最小准则。
checurry·2023-12-02 19:38

数学建模-基于BL回归模型和决策树模型对早产危险因素的探究和预测

整体求解过程概述(摘要)  近年来，全球早产率总体呈上升趋势，在我国，早产儿以每年20万的数目逐年递增，目前早产已经成为重大的公共卫生问题之一。据研究,早产是威胁胎儿及新生儿健康的重要因素，可能会造成死亡或智力体力缺陷，因此研究早产的影响因素，建立预测早产的模型就显得极为重要。我们以问卷、面对面访谈的方式，收录了湖南省妇幼保健院2013年5月13日-2019年12月31日妊娠8-14周且接受首次产
数模竞赛Paid answer·2023-12-02 11:12

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例
Tech行者·2023-12-02 02:37

数据分析课程设计(数学建模+数据分析+数据可视化)——利用Python开发语言实现以及常见数据分析库的使用

基于贫困生餐厅消费信息的分类与预测一、数据分析背景以及目标二、分析方法与过程数据探索性与预处理合并文件并检查缺失值2.计算文件的当中的值消费指数的描述性分析首先对数据进行标准化处理聚类模型的评价聚类模型的结果关联利用决策树模型进行预测决策数模型的数据处理决策树模型的参数设置模型参数如下表
Tech行者·2023-12-02 02:36

决策树（Classification and Regression Tree）

学了数据结构的树后，一直没发现树有哪些应用。学而时习（实践）之，不亦说乎？故特地上网查了查树的应用，在下阐释：1.文件系统：文件和目录的组织通常以树的形式表示，允许高效的文件索引和管理2.数据库索引：数据库管理系统使用树结构（如B树或红黑树）来加速数据的检索和排序3.编译器：语法分析器通常使用语法树来确定程序的结构，以便进行编译和优化4.网络路由：网络路由算法使用树结构来确定最佳路径5.图形学：场
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-01 20:53

机器学习入门（第五天）——决策树（每次选一边）

这就是决策树最顶端的叫根节点，所有样本的预测都是从根节点开始。每一个圆形节点表示判断，每个节点只对样本的某
学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:59

【机器学习】集成学习算法之AdaBoost

文章目录基本步骤示例生成第1棵决策树生产第2棵决策树生成第T棵决策树加权投票sklearn实现基本步骤首先，是初始化训练数据的权值分布D1D_1D1。
撕得失败的标签·2023-12-01 12:54

2018-07-14

全连接决策树补充：我还查到这样一段话原文地址：http://blog.csdn.net/lylcore/article/details/9136555一个split的大小是由goalSize,minSize
博弈史密斯·2023-12-01 08:04

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

6.请解释决策树算法的工作原理。7.什么是支持向量机（SVM）？它在机器学习中的应用有哪些？8.请解释神经网络是如何工作的。9.什么是聚类算法？请举一个聚类算法的例子。10.
蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

计算机视觉：使用dlib实现人脸检测

1.1核心特性多样的机器学习算法：Dlib包含丰富的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树等。这些算法广泛应用于分类、回归和聚
智慧医疗探索者·2023-11-30 21:31

分类算法-----决策树(包括ID3，C4.5)

第一篇：决策树学习（MachineLearning&DataMining）引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题
Yt_Sports·2023-11-30 20:56

机器学习——决策树

1.决策树2.熵（不确定程度）3.信息增益&信息增益比3.1信息增益&信息增益比的概念3.2案例解释说明３.２.１数据集说明３.２.２计算４．ＣＡＲＴ（基尼指数）主要针对于二分类问题具体的细节可以参考：
小维_·2023-11-30 09:42

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它可以用来创建各种类型的机器学习模型，如神经网络、决策树、随机森林等，以进行分类、回归、聚类、降维等任务。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。
昭阳926·2023-11-30 06:54

关于机器学习中（决策树）分类器的快速构建、可视化及效果评估

故本人结合个人经验和参考资料，尝试以决策树为例，展现一个机器学习分类器的搭建、训练和评估过程。欢迎评论和指正！
Karl张翔·2023-11-30 00:30

机器学习算法之决策树回归模型可视化

一个程序员在海滨游泳时溺水身亡。他死前拼命的呼救，当时海滩上有许多救生员，但是没有人救他。因为他一直大喊“F1!”“F1!”，谁都不知道“F1”究竟是什么意思。分类树和回归树的区别importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportwarningsimportsklearnfro
Mr Robot·2023-11-30 00:29

决策树可视化，被惊艳到了！

，而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。可视化的方式理解决策树，对深刻理解这个模型很有帮助。
Wang_AI·2023-11-30 00:59

【机器学习 | 可视化系列】可视化系列 之 决策树可视化

‍♂️个人主页:@AI_magician主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。‍景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！‍‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：
计算机魔术师·2023-11-30 00:29

【数据挖掘】国科大刘莹老师数据挖掘课程作业 —— 第二次作业

构建基于信息增益（infogain）的决策树。
不牌不改·2023-11-29 20:26

决策树：从根到叶的智慧之路

文章目录前言一、什么是决策树？1.分类树和回归树2.基本概念二、决策树的基本算法思想如何选择某个节点的分割条件？
_用户昵称_·2023-11-29 14:55

python机器学习：决策树与随机森林（6）

决策树与随机森林决策树部分python机器学习：决策树关于CART与ID3,C4.5附代码（4）随机森林部分#coding=utf-8importnumpyasnpimportdecision_treeclassRandomForest
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

python机器学习：决策树（3）

决策树摘要：如何处理txt文件完成简单决策树算法数据结构txt文件youngmyopenoreducednolensesyoungmyopenonormalsoftyoungmyopeyesreducednolensesyoungmyopeyesnormalhardyounghypernoreducednolensesyounghypernonormalsoftyounghyperyesreduc
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:03

python机器学习：决策树（1）

决策树importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:02

python机器学习：决策树（2）

决策树frommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesimportmatplotlib.pyplotaspltfrommathimportlogimportoperatorimportpickledefcreateDataSet
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:02

数据科学（机器学习： 决策树）

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
GHope·2023-11-29 05:00

机器学习之决策树及随机森林

决策树概念决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专
阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

神经网络分类与预测的基本原理

上一篇：目录神经网络虽然用到了数学，但是它不像数学这样“严谨”，它不像传统的机器学习手段(比如决策树、随机森林、近邻法等)一样，能让我们清楚地知道它到底学了什么，虽然现在有很多人致力于研究神经网络背后原理
我要做个小Pro·2023-11-28 07:18
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