决策树分箱

机器学习常见算法

1.决策树决策树，一种预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。一般来讲通过学习样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。
SUNNY小飞·2023-11-17 11:30

【Machine Learning in R - Next Generation • mlr3】

一个简单的机器学习流程在mlr3中可被分解为以下几个部分：创建任务比如回归、分裂、生存分析、降维、密度任务等等挑选学习器（算法/模型）比如随机森林、决策树、SVM、KNN等等训练和预测创建任务本次示例将使用
皮肤科大白·2023-11-17 00:49

机器学习-sklearn第十三天——笔记

目录线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念5.1.1变量之间的线性关系5.1.2数据的线性与非线性5.2使用分箱处理非线性问题5.3多项式回归PolynomialFeatures5.3.1
鹿衔草啊·2023-11-16 23:58

成果分享丨学生学徒“行业”+大数据模型分享

旅游+大数据特征提取相关性分析数据可视化决策树/项目背景/在竞争不断加剧的买方市场条件下，旅游企业争取新客户的成本不断上升，客户的忠诚度却在不断下降，因而企业在注重新客户争夺和现有客户保持
泰迪智能科技·2023-11-16 19:14

机器学习新手的十大算法导览

例如，不能说神经网络总是比决策树更好，反之亦然。有许多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。那么，如果我遇到一个问题，首先应该尝
小白学视觉·2023-11-16 10:41

【人工智能Ⅰ】7-KNN & 决策树

【人工智能Ⅰ】7-KNN&决策树7-1KNN（Knearneighbour）思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似，若这k个样本大多数属于某类别，则该个样本也属于这类别距离度量样本相似性用欧氏距离定义
MorleyOlsen·2023-11-16 09:08

数据挖掘 决策树

-8-*-importpandasaspd#提供了DataFrame等数据结构fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_graphviz#决策树分类器和可视化决策树的模块
亖嘁·2023-11-16 05:15

【机器学习】决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择

1.决策树概念通过不断的划分条件来进行分类，决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件，放到前面。我举个列子来帮助大家理解，我现在给我女儿介绍了一个相亲对象，她根据下面这张决策树图来进行选择。
TwcatL_tree·2023-11-16 02:57

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林
超级大超越·2023-11-16 02:35

机器学习入门案例（3）之使用决策树预测是否适合打网球

大家好，我是邵奈一，一个不务正业的程序猿、正儿八经的斜杠青年。1、世人称我为：被代码耽误的诗人、没天赋的书法家、五音不全的歌手、专业跑龙套演员、不合格的运动员…2、这几年，我整理了很多IT技术相关的教程给大家，爱生活、爱分享。3、如果您觉得文章有用，请收藏，转发，评论，并关注我，谢谢！博客导航跳转（请收藏）：邵奈一的技术博客导航|公众号|微信|CSDN|掘金|51CTO|简书|微博|教程目录0x0
邵奈一·2023-11-15 23:30

阿里云——算法面经

目录一面二面三面四面五面一面自我介绍讲项目，结合项目问问题数据的特征选择数据有噪声怎么办决策树、RM、GBDT、XGBoost（包括剪枝，预剪枝后剪枝好处坏处）lr到lr的损失函数深度学习防过拟合措施几种激活函数几种优化器
fpga和matlab·2023-11-15 17:31

决策树的Boosting策略是什么

在决策树的Boosting策略中，最常见的算法是梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，简称GBDT）。
温柔的行子·2023-11-15 17:19

如何使用线性模型的【分箱】操作处理非线性问题

让线性回归在非线性数据上表现提升的核心方法之一是对数据进行分箱，也就是离散化。与线性回归相比，我们常用的一种回归是决策树的回归。为了对比不同分类器和分箱前后拟合效果的差异，我们设置对照实验。
数字生命Allen·2023-11-15 15:27

线性模型拟合非线性数据中，如何找到最优的【分箱】数

pred,score,var=[],[],[]2.再定义一个列表，包含了我们想要尝试的分箱数量。
数字生命Allen·2023-11-15 15:53

2023年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
m0_71450098·2023-11-15 13:44

机器学习实战——练习（决策树之Matplotlib绘制）

决策树之Matplotlib绘制在上一节我们已经学会决策树啦~但是呢结果是这样（字典形式）：{‘nosurfacing’:{0:‘no’,1:{‘flippers’:{0:‘no’,1:‘yes’}}}
龚大龙·2023-11-15 13:00

2023年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A·2023-11-14 23:03

成为项目管理高手：掌握这8种风险分析技术

进行项目风险分析的8种分析工具与技术包括：1.团队头脑风暴会议;2.德尔菲法;3.SWOT分析;4.风险分析矩阵;5.风险登记册;6.决策树分析;7.蝴蝶结分析;8.SWIFT分析。
我的C币·2023-11-14 18:58

PostgreSQL 机器学习插件 MADlib 安装与使用

MADlib一个可以在数据库上运行的开源机器学习库，支持PostgreSQL和Greenplum等数据库；并提供了丰富的分析模型，包括回归分析，决策树，随机森林，贝叶斯分类，向量机，风险模型，KMEAN
王清欢Randy·2023-11-14 08:55

机器学习——决策树

机器学习面试题汇总与解析——决策树本章讲解知识点什么是决策树决策树原理决策树优缺点决策树的剪枝决策树的改进型本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。
qq_32468785·2023-11-14 08:18

机器学习算法系列（一）：决策树模型

文章主要参考以下博客：决策树算法原理(上)-刘建平Pinard-博客园最近心情比较糟糕，对未来比较迷茫。将自己这几年擅长的东西整理记录下来，希望能够为自己带来好运，也希望能够帮助有需要的人。谢谢。
NO PAIN_NO GAIN·2023-11-13 08:34

决策树深度探索: 从基础构建到机器学习应用

机器学习第六课决策树概述决策树的基本概念决策树的应用决策树的基本构建节点(Node)分支(Branch)决策树的构造过程信息增益熵(Entropy)条件熵(ConditionalEntropy)信息增益
我是小白呀·2023-11-13 08:32

数据挖掘：关联规则，异常检测，挖掘的标准流程，评估指标，误差，聚类，决策树

数据挖掘：关联规则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
冰露可乐·2023-11-12 20:47

GBDT减少模型偏差、随机森林减小模型方差

1、Adaboost算法原理，优缺点：理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。
cuisidong1997·2023-11-12 13:59

如何用sklearn对随机森林调参

https://zhuanlan.zhihu.com/p/126288078Author：陈罐头一、概述sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树
赵孝正·2023-11-12 10:17

天池_龙珠_机器学习训练营 学习笔记3

一、LightGBM介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用
大摆鹅_Big Data·2023-11-12 09:06

【Python】利用决策树分类器对鸢尾花进行分类

1.决策树（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。1.1特征选择特征选择最终会影响决策树的分类效率。
~来了小老弟·2023-11-12 08:08

《scikit-learn》决策树之鸢尾花分类

有了上一博客的基础，我们来看看怎么操作鸢尾花的分裂问题。也是做一个简单的总结和回顾。直接整代码了。fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportgraphviz#分类问题举例，加载自带的鸢尾花数据集，150个样本，4个属性，
星海千寻·2023-11-12 08:36

使用决策树对鸢尾花进行分类python

鸢尾花数据集介绍一：读取数据fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入数据集Irisiris=load_iris()#导入数据iris_feature=iris.data#特征数据iris_target=iris.target#分类数据#print(iris.data)#输出数据print(type(iris))print(type(iris_feature))p
Leeyayai·2023-11-12 08:00

【lgb去除警告，设置早停】[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

在训练时会显示以下警告信息：[LightGBM][Warning]Nofurthersplitswithpositivegain,bestgain:-inf中文解释：表示LightGBM在尝试进一步划分决策树时
shengchao0920·2023-11-12 01:00

数据不均衡 | 过拟合| 模型评价指标 | 分箱 | 模型融合

数据不均衡从数据角度扩大数据集数据集重采样人工产生数据样本：SMOTESMOTE算法的基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟，并将人工模拟的新样本添加到数据集中，进而使原始数据中的类别不再严重失衡。该算法的模拟过程采用了KNN技术，模拟生成新样本的步骤如下：采样最邻近算法，计算出每个少数类样本的K个近邻;从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值;构造新的少数类样本;将新样本与原数据合成，产生
儒雅的晴天·2023-11-11 22:28

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量
明曦君·2023-11-11 18:04

机器学习笔记（三）

相关文章链接机器学习的基本概念模型的评估与选择回归分析决策树与随机森林支持向量机SVM与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归
枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

Python机器学习算法入门教程（第四部分）

十九、信息熵是什么通过前两节的学习，我们对于决策树算法有了大体的认识，本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”，这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。
别致的SmallSix·2023-11-11 11:07

机器学习之决策树：二、算法案例

一、鸢尾花数据集决策树分类fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportclassification_rep
梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-11-11 07:29

算法：穷举，暴搜，深搜，回溯，剪枝

文章目录算法基本思路例题全排列子集全排列II电话号码和字母组合括号生成组合目标和组合总和优美的排列N皇后有效的数独解数独单词搜索黄金矿工不同路径III总结算法基本思路穷举–枚举画出决策树设计代码在设计代码的过程中
海绵宝宝de派小星·2023-11-10 17:51

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林
louwill12·2023-11-10 15:12

11.9树的表示方法（孩子，父亲，孩子兄弟），树、森林的遍历，一些操作，决策树，前缀树

父亲表示法优缺点：利用了树中除根结点外每个结点都有唯一的父节点这个性质，很容易找到树根，但是找孩子需要遍历整个线性表。最近公共祖先第一种方法，找路径然后比较如果是搜索树，可以二分查找不是，就dfs第二种，不找路径如果在同一层，那么就同步移动如果不在同一层，如果不在同一层，就让层数深的上升到层数浅的同一层，之后就是回到第一种情况，判断只要不相同，那么就接着同步往上走经过这步，tx,ty同步向上，一个
CQU_JIAKE·2023-11-10 08:17

机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战

目录一、引言二、决策树基础决策树模型概述构建决策树的关键概念特征选择决策树的生成决策树的剪枝三、算法研究进阶提升树和随机森林提升树（BoostedTrees）随机森林（RandomForests）进化算法与决策树决策树结构的进化多目标决策树优化应用实例
TechLead KrisChang·2023-11-10 06:58

机器学习---决策树算法梳理

决策树算法梳理任务3-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段
言成苟文·2023-11-09 22:54

从零开始学习机器学习五：决策树算法&特征工程

决策树&特征工程目标1简介1.1认识决策树2分类原理2.1熵2.2决策树的划分依据一-信息增益2.3决策树的划分依据二-信息增益率2.4决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5常见决策树类型比较3cart
火航·2023-11-09 22:19

local variable ‘classLabel‘ referenced before assignment Python机器学习_决策树DecisionTree中一个报错解决方法

defreadDataSet(filePath):"""函数说明：读取数据集parameters:filePath-数据集文件路径returns:dataSet-数据集labels-分类属性"""#初始化数据集dataSet=[]#读取数据withopen(filePath,'r')asf:#遍历每一行数据forlineinf.readlines():#去掉每行的空格并将数据分割成列表line=l
wait021·2023-11-09 01:30

基于机器学习的 ICU 脑血管疾病死亡风险智能预测系统

本系统通过构建决策树机器学习算法，可根据ICU中脑血
Python极客之家·2023-11-08 23:15

机器学习笔记(3)

主要是用于梯度下降方面的优化,在不同的参数中给定不同的下降速率α主要应用在compile方面,加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值,选择更好的算法右下角为公式.决策树判断的过程中像树一样选择从上到下分别是
半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

SVM实现小尺寸图片分类

问题背景在工业识别的场景中，经常会遇到误判与误识别，所以最后输出的结果，需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习，比如SVM，决策树
余生的观澜·2023-11-08 12:46

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法
春人.·2023-11-08 10:50

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与
Python数据之道·2023-11-08 07:02

信息系统项目管理师必背核心考点（四十三）预期货币价值（EMV）

信息系统项目管理师核心考点】预期货币价值（EMV）一、数据收集和展示技术1.访谈2.概率分布：正态分布二、定量风险分析和建模技术1.敏感性分析：判断哪些风险对项目具有最大的潜在影响2.预期货币价值（EMV）：决策树分析
qiangge2015·2023-11-08 03:04

回归模型原理总结及代码实现

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。
金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

唐宇迪学习笔记11：决策树算法

目录一、决策树算法概述1、树模型2、树的组成3、决策树的训练与测试训练阶段测试阶段二、熵的作用1、如何切分特征(选择节点)问题想象一下目标2、衡量标准-熵熵熵值公式举例三、信息增益原理1、熵值2、信息增益四
小丑呀~·2023-11-07 16:24
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