决策树分箱第16页

python决策树可视化_scikit-learn之决策树可视化

但有时，我们也需要一些可视化的东西，比如决策树可视化等。在Python的机器学习库scikit-learn中，tree类中的export_graphviz()函数就能导出树的可视化结果。

weixin_39586915·2023-11-01 06:55

决策树，信息熵，信息增益计算----机器学习

决策树（decisiontree）决策树简单介绍信息量信息熵信息增益决策树简单介绍决策树是一种基于树状结构来做决策的。是一种常见的机器学习方法。主要做分类，也可以做回归。

卷了个积寞·2023-11-01 06:54

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K

矢寸心·2023-11-01 06:18

scikit-learn机器学习六（决策树和随机森林）

scikit-learn机器学习六决策树决策树简介决策树实战：红酒决策树随机森林套袋法（自发集成）推进法（AdaBoost）堆叠法决策树决策树简介决策树是一种能够对一个决策进行建模的树形图我们在数据结构课程中

国家一级假勤奋大学生·2023-11-01 06:47

机器学习2：决策树--基于信息增益的ID3算法

1.决策树的简介建立决策树的过程可以分为以下几个步骤：计算每个特征的信息增益或信息增益比，选择最优的特征作为当前节点的划分标准。根据选择的特征将数据集划分为不同的子集。

Blossom i·2023-11-01 06:17

使用Python的Scikit-Learn进行决策树建模和可视化：以隐形眼镜数据集为例

决策树是一种强大的机器学习算法，它在数据挖掘和模式识别中被广泛应用。决策树模型可以帮助我们理解数据中的模式和规则，并做出预测。

轩Scott·2023-11-01 06:15

决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost

转载：决策树-随机森林/GBDT/XGBoostBagging:各分类器之间没有依赖关系，可各自并行，Bagging+决策树=随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行，比如Adaboost

weixin_50304531·2023-10-31 23:18

Day3|Python数据分析与挖掘实战|分类与预测:决策树

分类与预测——决策树内容提要决策树的基本思想三类信息混杂度的指标建立决策树分裂属性及其条件的选择何时结束分裂树的选择产生分类规则并应用示例http://nbviewer.jupyter.org/github

且不了了·2023-10-31 22:49

京东全网手机爬虫scrapy_redis及决策树数据分析

京东全网手机爬虫scrapy_redis及决策树数据分析参考了实验楼并进行延伸SqlServer版本：13.0.1742.0（也可使用mongodb）Python版本3.7.1软件：Pycharm，Navicat

学啥啥不会·2023-10-31 15:58

机器学习算法④—【随机森林】超参数调优实现更高预测准确率

随机森林是一种强大的集成学习算法，它在决策树的基础上引入了样本抽样和特征抽样两种随机性，通过组合多个决策树来提高模型的性能和泛化能力。

数字生命Allen·2023-10-31 02:07

数据挖掘算法之决策树详解

本文目录：风控决策树模型决策树模型的种类决策树模型的构造关注【金科应用研院】，回复“CSDN”，领取量化风控大礼包在开始跟大家介绍决策树模型之前，结合自然界中的树，我们先来了解下树的特点。

金科应用研院·2023-10-30 19:27

基于随机森林的房价预测（boston住房数据集）

绘制散点图3）绘制关联矩阵4）划分训练集和测试集四、随机森林回归模型建立1）建立随机森林回归模型2）模型预测五、结果及分析1）模型性能评估2）绘制残差图六、全部代码一、随机森林的简单介绍随机森林是多个回归决策树的集合

凌天傲海·2023-10-30 19:36

大数据进阶之算法——Spark ML库VectorAssemble详解

为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始的多个特征列组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssemble将接受一下的输入列类型：所有数值类型、布尔类型和向量类型。

Clozzz·2023-10-30 17:17

python机器学习（2）

（数据尽可能是具有较高的类内相似性和较低的类间相似性）4.决策树的组成：在具体特征上执行测试的决策结点（该节点负责开枝散叶），以及说明目标属性的叶子节点。第二章.神经网络1.神经网络是监

for myself·2023-10-30 09:23

《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜

手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN），现在我们来玩玩贝叶斯算法，其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用（持续更新中）：《MachineLe

玩世不恭的Coder·2023-10-30 07:44

机器学习 | 决策树算法

一、决策树算法概述1、树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点(决策)。所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。

西皮呦·2023-10-30 05:29

统计学习方法决策树

文章目录统计学习方法决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3算法C4.5的生成算法决策树的剪枝CART算法CART回归树的生成CART分类树的生成CART剪枝统计学习方法决策树阅读李航的《统计学习方法

Air浩瀚·2023-10-30 04:14

决策树的优缺点

决策树优点1.易于理解和解释，因为树木可以画出来被看见2.需要很少的数据准备。其他很多算法通常都需要数据规范化，需要创建虚拟变量并删除空值等。

勇者1108·2023-10-30 04:44

随机森林算法梳理

相当于决策树之于随机森林。bo

凌霄文强·2023-10-30 03:41

特征筛选还在用XGB的Feature Importance？试试Permutation Importance

基于决策树的算法，如RandomForest，Lightgbm,Xgboost，都能返回模型默认的FeatureImportance，但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。

我爱Python数据挖掘·2023-10-30 01:18

波士顿房价预测

灬德布罗意的猫灬·2023-10-29 22:48

决策树分析例题经典案例_机器学习决策树2个经典案例

【实例简介】机器学习决策树【实例截图】【核心代码】importoperatorfrommathimportlogimportmatplotlib.pyplotaspltdefcreateDataSet(

阿热妮·2023-10-29 21:35

机器学习之分类决策树与回归决策树—基于python实现

本期为大家介绍决策树算法，它一种基学习器，广泛应用于集成学习，用于大幅度提高模型的预测准确率。

带我去滑雪·2023-10-29 21:34

机器学习算法-决策树模型及小案例

机器学习算法-决策树模型及小案例一、决策树算法原理1、定义2、原理二、决策树算法小案例1、数据挖掘流程2、根据流程实现决策树算法（1）读取数据（2）探索性数据分析（3）数据清洗（4）特征筛选（5）数据预处理

AKlian·2023-10-29 21:58

【机器学习】决策树与分类案例分析

决策树与分类案例分析文章目录决策树与分类案例分析1.认识决策树2.分类3.决策树的划分依据4.决策树API5.案例：鸢尾花分类6.决策树可视化7.总结1.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

麦当当爷爷·2023-10-29 21:27

Task02:数据清洗及特征处理

此任务主要是对数据进清洗，包括缺失值、重复值的处理；特征观察与处理：分箱、分类变量的one-hot编码处理。此外还涉及到了从Name中提取Titles的特征。

忘词x·2023-10-29 18:40

风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换为其它时序数据集）

1.前言1.1.运行效果：风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换_哔哩哔哩_bilibili1.2

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

转：Python数据分箱，计算woe，iv

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9853209.htmlhttps://github.com/Lucky-Bone/Discretizationhttps://blog.csdn.net/SkullSky/article/details/105646062WOE：WOE的全称是“Weig

夏天7788·2023-10-29 11:17

数据分箱6——分箱结果进行WOE转化

WOE的具体公式与含义请参考：特征筛选7——WOE(WeightofEvidence)/IV值(InformationValue)筛选特征（有监督筛选）WOE转化可以将分箱的阈值覆盖原有的值，一般来讲并不会改变预测精度

呆萌的代Ma·2023-10-29 11:46

数据分箱方法 woe编码_功能工程深入研究编码和分箱技术

数据分箱方法woe编码Featureengineeringisthemostimportantaspectofadatasciencemodeldevelopment.Thereareseveralcategoriesoffeaturesinarawdataset.Featurescanbetext

weixin_26704853·2023-10-29 11:45

评分卡中WOE和IV详解 Python实现

1WOE WOE(WeightOfEvidence证据权重)是一种对自变量编码的方法，需注意的是在WOE编码前需对数据进行分箱（分组或离散化）操作。具体而言，对于特征每个分组的WOE

猫新人·2023-10-29 11:45

6 机器学习 IV与WOE 分箱过抽样与欠抽样

机器学习1IV与WOE1.1IVIV，InformationValue，指的是信息价值或者信息量。IV可以理解为特征筛选的量化指标，用于衡量数据特征的预测能力或者在模型预测过程中对预测结果的影响程度。关于衡量特征预测能力的理解假设在一个分类问题中，数据集分为两种标签类别：Y1和Y2。对于一个待预测的样本A，要判断其属于类别Y1还是类别Y2，我们需要一定的信息，假设这个信息总量是I，而这些信息蕴含在

Jianhao92·2023-10-29 11:41

WOE编码与IV值

1.woe又叫证据权重，用来衡量对先验认识修正的增量2.woe的实质是表示当前分箱中好坏客户的各自占总体好坏客户比例的差异3.woe可以将非线性变量线性处理化，提高业务解释性4.woe能消除异常值的影响

整得咔咔响·2023-10-29 11:11

特征筛选【IV和WOE】

特征筛选【IV和WOE】目录特征筛选【IV和WOE】1.概述2.应用3.计算方法3.1WOE3.2IV4.分箱4.1pandas实现数据分箱1.概述IV和WOE通常是用在对模型的特征筛选中，在模型刚建立时

图图淘气·2023-10-29 11:10

【风控模型】WOE编码与IV值

WOE的实质是表示当前分箱中好坏客户的各自占总体好坏客户比例的差异；WOE是对原始变量的一种编码形式，要对一个变量进行WOE编码，首先需要

东海029·2023-10-29 11:39

风控ML[5] | WOE前的分箱一定要单调吗

今天分享的WOE单调性讨论，也是我们在建模过程中选择特征进行模型前需要考虑的一个细节问题。关于WOE，可以参考一下前面的文章回顾一下哈，《风控ML[3]|风控建模的WOE与IV》。今天的分享主要从下面的顺序来展开。✍️背景交代WOE回顾LR模型的入参一定要WOE吗？WOE不单调可以进LR模型吗？针对不同类型的变量为什么需要WOE具备单调性结论复盘01背景交代相信在金融风控领域做过模型的同学，或多或

Pysamlam·2023-10-29 11:06

机器学习之IV编码，分箱&WOE编码

2、挑选特征的过程考虑的因素比较多，最主要和最直接的衡量标准是特征的预测能力，而IV就是用来衡量自变量（也就是特征）的预测能力IV需要用到WOE，而WOE是建立在分箱之上的分箱：数据分箱：是一种数据预处理技术

qq_38404903·2023-10-29 11:34

机器学习(一) —— 机器学习基础

1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN算法）模型选择与调优facebook案例朴素贝叶斯算法20类新闻分类决策树决策树对鸢尾花数据分类泰坦尼克号乘客生存预测随机森林随机森林对泰坦尼克号乘客的

鼠小米·2023-10-29 09:40

决策论基础（单目标、多目标、不确定决策、风险决策、贝叶斯公式、效率函数和决策树基础入门知识）

决策论决策论一般分为了两种类型：单目标决策，只考虑单个方面的影响，研究单个目标函数。（对接了《战略管理》《决策管理）多目标决策，还是考虑多个方面的影响，研究多个目标函数（目标规划引入偏差或者优先级）多目标决策首先我们要把所有的目标函数都写出来max{Z1=f1(x)...Zn=fn(x)max\left\{\begin{array}{l}Z_1=f_1\left(x\right)\\...\\Z_

5-StarrySky·2023-10-29 09:35

机器学习入门（十四）——决策树（3）

上一篇介绍了决策树中涉及的各分类依据指标的概念，信息增益、信息增益率和基尼系数。

yyoung0510·2023-10-29 07:22

集成学习

2.个体学习器概念个体学习器又称弱学习器，是集成学习的基本组成，一般有两种，一个是所有的个体学习器是一种类型的，比如都是决策树，或者神经网络，第二种采用不同类型的，最后组合起来，结合策略类似stacking

Diamond1995·2023-10-29 07:43

关于决策树的那些事

决策树（DT）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的价值。

AI深入浅出·2023-10-29 00:07

快捷美丽的决策树可视化（无需安装 graphviz 与其他插件）

Raiders_心理学·2023-10-28 12:17

Spark 初探总结

ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归,多元逻辑回归决策树朴素贝叶斯

shaun_x·2023-10-27 18:06

（西瓜书）ID3决策树代码详解

importmathimportoperatordefcreateDataSet():labels=['年龄','工作','房子','信贷情况']#特征标签dataSet=[[0,0,0,0,'no'],[0,0,0,1,'no'],[0,1,0,1,'yes'],[0,1,1,0,'yes'],[0,0,0,0,'no'],[1,0,0,0,'no'],[1,0,0,1,'no'],[1,1,1

xiao_haohao·2023-10-27 14:06

数据结构与算法之ID3算法

数据结构与算法之ID3算法一、C实现ID3算法及代码详解二、C++实现ID3算法及代码详解三、Java实现ID3算法及代码详解ID3算法是一种常用的决策树学习算法，其原理是基于信息增益进行特征选取。

躺平的小懒猫·2023-10-27 14:34

西瓜书决策树实现（基于ID3）——采用字典数据结构

很久没有更新，最近实现《西瓜书》决策树，贴出来给大家共享。

大叔变码农·2023-10-27 14:33

决策树挑出好西瓜

一决策树决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

M1_n·2023-10-27 14:59

在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码

在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码文章目录1、决策树算法代码ID3.py2、可视化决策树代码visual_decision_tree.py3、贴几张运行结果图1、生成的可视化决策树

一只水熊虫·2023-10-27 13:55

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