决策树分箱第13页

【机器学习】决策树

一、原理典型的决策树分类树与回归树如何用训练样本建立决策树分裂规则不纯度各种不纯度指标定义对于数值型特征和分类型特征分别详述确定分裂阈值和分裂特征的过程对于分类树和回归树如何确定叶子节点的值对于样本特征向量属性缺失情况如何处理对于属性缺失情况

十年一梦实验室·2023-11-28 07:46

模型集成（Ensemble）

同质集成学习中的模型是同类型的，如都是神经网络或者都是决策树；异质集成学

木子李子远·2023-11-28 01:05

决策树（第四周）

一、决策树基本原理如下图所示，是一个用来辨别是否是猫的二分类器。

叫小侯的小白程序员·2023-11-27 22:45

metawrap宏基因组数据处理流程（亲测有用）

1.metaWRAP简介MetaWRAP旨在成为一个易于使用的宏基因组数据分析软件包，从头到尾完成宏基因组分析的核心任务：序列质量控制、组装、可视化、分类分析、提取基因组草图（又称分箱binning）和功能注释

不锈铁·2023-11-27 21:44

机器篇——决策树(六) 细说评估指标的交叉验证

本小节，细说评估指标的交叉验证。三.评估指标3.交叉验证(crossvalidation)(1).概念交叉验证(crossvalidation,cv)主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、PCR、PLS回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分样本的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差或预测精度，同时记录它们的加和平均值。这个过程迭代k�次，即k�折交叉。其中，把每个样本的预测误差平凡加和

手把手教你学AI·2023-11-27 20:21

墨尔本大学COMP90054 assignment2课业解析

墨尔本大学COMP90054assignment2课业解析题意：这个项目的目的是实现一个可以参加比赛的吃豆人pacman的自治代理解析：PacManAgent的实现：可以使用手工编码的决策树来表达特定于

Rose、考试助攻·2023-11-27 12:33

人工智能 -- 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

想做后端的前端·2023-11-26 23:10

分类算法-决策树、随机森林

决策树认识决策树信息论基础-银行贷款分析决策树的生成泰坦尼克号乘客生存分类认识决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法比如

MacsenChu·2023-11-26 23:00

Xgboost需要做one-hot编码吗？

马修的小腿·2023-11-26 15:41

分类练习题2

决策树归纳算法将会选择哪个属性？

从此不迷茫·2023-11-26 13:06

机器学习之CART4决策树（classification and regression tree） 2018-05-04

注意：后面补充ID3树步骤：生成决策树-剪枝-选择最优树regressiontree（continues）classificationdeviation=2E（entropy）GINIindex

开子的私家地·2023-11-26 01:06

递归&回溯&剪枝-子集

LCR079.子集-力扣（LeetCode）方法一1.决策树：对于决策树，思考的角度不同，画出的决策树也会不同，这道题可以从两个角度来画决策树。

PlLI-·2023-11-25 23:15

AdaBoost提升分类器性能

目录AdaBoost算法原理AdaBoost工作详情初始权重分配第一轮第二轮后续轮次最终模型AdaBoost的API解释AdaBoost对房价进行预测AdaBoost与决策树模型的比较结论AdaBoost

数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:18

我是一名程序员，帮我规划一张学习人工智能原理的路线图，循序渐进，分阶段。

中级阶段：深入学习机器学习算法：学习和实践主要的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持

小黄人软件·2023-11-25 17:05

用最简单的语言来解释一下数据挖掘的十大算法

C4.5以决策树的形式构建了一个分类器

zdy0_2004·2023-11-25 14:39

机器学习学习路线及知识汇总

算法原理步骤参数曼哈顿距离公式欧氏距离公式贝叶斯原理步骤贝叶斯分类算法的种类及作用高斯贝叶斯分类器（Gaussian）多项式贝叶斯分类器（Multinomial）伯努利贝叶斯分布（Bernoulli）代码及解析决策树与

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

决策树学习

1.背景DT决策树是一种基本的分类与回归方法，其学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化原则建立DT模型。分类DT主要优点：模型具有可读性，分类速度快。

MusicDancing·2023-11-25 11:14

人工智能的入门知识点

的观影行为分析一点点的购买行为分析图像的特征如何提取关键点：基础知识+逻辑分析人工智能：机器学习（数据到智能）、强化学习（搜索到智能）机器学习：监督学习、非监督学习（区别在于是否标注）监督学习：（1）训练数据、特征、模型（2）分类（logistic回归、决策树

兔黎·2023-11-24 13:11

R数据分析：集成学习方法之随机生存森林的原理和做法，实例解析

很久很久以前给大家写过决策树，非常简单明了的算法。今天给大家写随机（生存）森林，随机森林是集成了很多个决策数的集成模型。

公众号Codewar原创作者·2023-11-24 10:08

5 决策树(python代码)

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。学习时，利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。

奋斗的喵儿·2023-11-24 10:45

机器学习之决策树

Outline1.算法思想2.概念解释3.SklearnCodePart1算法思想一堆数据，依次根据不同的item依次进行展开分支，如下图所示。关键点在于：什么顺序才最优（根据best-gain优先的原则，算法是贪婪的）1.gif一棵树栽培要做的事情（functions）：1.计算giniimpurity和informationgain2.findbest-gain（对feature进行循环，找到

Ob_la_di·2023-11-24 10:44

分类:基本概念、决策树与模型评估

4.1预备知识：分类任务的输入数据是记录的集合。每条记录也称实例或样例，用元组（x,y)表示，其中x是属性的集=集合，而y是一个特殊的属性，指出样例的类标号（也称为分类属性或目标属性）。分类（classification）分类任务就是通过学习得到一个目标函数（targetfunction）f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类别号y。目标函数也称分类模型（classificationmodel）

从此不迷茫·2023-11-24 04:44

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

【机器学习】决策树——CART分类回归树（理论+图解+公式）

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战10例目录】项目详解+数据集+完整源码Java经典编程100例Python经典编程100例蓝桥杯历届真题题目+解析+代码+答案【2023王道数据结构目录】课后算法设计题C、C++代码实现完整版大全

海洋之心·2023-11-24 00:37

决策树

决策树1.基本概念1.决策树是一种基本的分类与回归方法。这里主要讨论决策树用于分类。2.决策树模型是描述对样本进行分类的树形结构。树由结点和有向边组成：内部结点表示一个特征或者属性。

当_下·2023-11-23 19:54

Python机器学习之随机森林

max_features的取值越高，随机森林里的每一颗决策树就会“长得更像”。

一只怂货小脑斧·2023-11-23 08:43

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到

行路南·2023-11-23 03:39

回溯算法详解（修订版）

解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考3个问题：1、路径：也就是已经做出的选择。2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。

labuladong·2023-11-22 23:33

徒手写代码之《机器学习实战》---adaboost算法(2) （在一个较难数据集上应用AdaBoost）

fromnumpyimport*单层决策树生成的函数"""单层决策树分类函数Parameters:dataMatrix-数据矩阵dimen-第dimen列，也就是第几个特征threshVal-阈值thre

憨宝宝·2023-11-22 15:05

[Spark版本更新]--2.3.0发行说明（二）

通过查询将数据写入文件系统”·[SPARK-12139]-Hive查询的REGEX列规范·[SPARK-14516]-聚类评估器·[SPARK-15689]-数据源APIv2·[SPARK-15767]-SparkR中的决策树回归封装

浅汐王·2023-11-22 13:54

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

机器学习算法——集成学习1（个体与集成）

如C4.5决策树算法、BP神经网络等。集成中只包含同种类型的个体学习器，例如“决策树集成”中全是决策树，“神经网络集成”中全是神经网络，这样的集成是“同质”的。同质集成中的个体学习也称为

Vicky_xiduoduo·2023-11-22 08:41

机器学习第10天：集成学习

博客介绍集成学习的思想是很直观的：多个人判断的结合往往比一个人的想法好我们将在下面介绍几种常见的集成学习思想与方法投票分类器介绍假如我们有一个分类任务，我们训练了多个模型：逻辑回归模型，SVM分类器，决策树分类器

Nowl·2023-11-22 08:38

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)1.SVM1.1线性支持向量机假设我们有两类数据，分别用圆形和方块表示。

溜溜真6·2023-11-21 21:45

简述人工智能算法简介?

1、决策树根据一些feature(特征)进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。

视壮科技·2023-11-21 11:08

2023亚太杯数学建模思路 - 案例：ID3-决策树分类算法

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法

建模君Assistance·2023-11-20 19:58

怎么利用API接口做大数据分析

模型训练：利用提取的特征进行模型训练，如线性回归、决策树、神经网络等，以实现对商品价格的预测和分类等任务。结果评估：对模型训练

佩奇搞IT·2023-11-20 17:09

机器学习算法（4）—— 决策树算法

决策树算法1决策树介绍2信息熵3决策树划分依据3.1信息增益3.2信息增益率3.3基尼指数3.4小结4.cart剪枝4.1为何要cart剪枝4.2常用的剪枝方法5.特征工程—特征提取5.1字典特征提取5.2

夏木夕·2023-11-20 16:00

基于决策树的泰坦尼克号幸存者分析

基于决策树的泰坦尼克号幸存者进行分析缺失值的处理将字符型数据转成数值型特征属性数据和标签属性的分离决策树的建模网格搜索的建立导入模块importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

皮皮大·2023-11-20 13:14

十大经典算法

十大经典算法：C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法；其核心算法是ID3算法，C4.5集成了ID3算法的优点且对以下方面做了修改。

doublewei1·2023-11-19 23:34

【机器学习12】集成学习

很著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林（RandomForest）。为了让基分类器之间互相独立，将训练集分为若干子集（当训练样本

懒羊羊-申博版·2023-11-19 15:12

【自学】Decision Tree、Random Forest、GBDT、XGBoost

该知识点学自三个视频——1、KnowingAI知智（b站）2、等等很简单（b站）3、白手起家的百万富翁（b站）目录一、DecisionTree（决策树）1.1什么是决策树1.2决策树建立过程1.3回归决策树二

Miracle.W·2023-11-19 12:15

100天搞定机器学习|Day23-25 决策树及Python实现

image算法部分不再细讲，之前发过很多：【算法系列】决策树决策树（DecisionTree）ID3算法决策树（DecisionTree）C4.5算法决策树（DecisionTree）CART算法ID3

统计学家·2023-11-19 07:39

利用python决策树分析iris数据及树状图绘制

利用python决策树分析iris数据及树状图绘制数据说明数据划分模型训练及评估模型训练代码模型大致评估树状图绘制Graphviz安装配置及入门代码汇总基地部门公众号数据说明数据来源：https://archive.ics.uci.edu

小小小媛·2023-11-19 06:54

【python机器学习】决策树（二）

目录一、基尼系数二、决策树中的超参数三、决策树解决回归问题四、决策树的局限性一、基尼系数在决策树中，基尼系数是一种衡量数据集纯度的指标。

敲代码的喜羊羊·2023-11-19 06:18

Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的Iris数据集Iris数据集是一个经典的机器学习数据集，常用于分类算法的评估和比较。数据集包含了3种不同种类的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)的4个特征(花萼长度

制了个了个杖·2023-11-19 06:16

【机器学习算法】分类算法之随机森林（Random Forest）

机器学习5—分类算法之随机森林（RandomForest）_随机森林分类-CSDN博客前言随机森林（RandomForest）是Bagging（一种并行式的集成学习方法）的一个拓展体，它的基学习器固定为决策树

DJ.马·2023-11-19 05:16

机器学习第9天：决策树分类

文章目录机器学习专栏介绍基本思想使用代码深度探索优点估计概率训练算法CART成本函数实例数与不纯度正则化在鸢尾花数据集上训练决策树机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍作用：分类原理：构建一个二叉树

Nowl·2023-11-18 21:06

《机器学习》周志华--第4章读书笔记+习题答案

4.1基本流程decisiontree决策树的目的是为了产生一棵泛化能力强的树——用测试集检测泛化能力如图4.1所示，从树的根结点，到叶子结点（也就是判别结果），其中一般会经过若干个中间结点，每个中间结点对应一个属性测试

汪呀呀呀呀呀呀呀·2023-11-18 19:32

决策树，sql考题，30个经典sql题目

大数据：2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！与此同时，既然要考网警之数据分析应用

冰露可乐·2023-11-17 16:04

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