决策树分箱第17页

LDA主题模型——gensim实战

今天我们来谈谈主题模型(LatentDirichletAllocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。

王同学死磕技术·2023-10-27 11:27

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.·2023-10-27 10:31

机器学习的常用算法（生信必备）

决策树算法算法思想决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个

单细胞空间交响乐·2023-10-27 08:32

【机器学习】决策树（理论与代码）

2、完整代码3、可视化一、理论部分下班到家，打开博客，源码实现下决策树。理论部分这里不再详细讲。计算可以参考周志华西瓜书。计算信息熵Ent(D)与信息增益Gain（D）。

读书猿·2023-10-27 04:23

模型保存和加载

APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载：estimator=joblib.load(‘test.pkl’)2、决策树的模型保存加载案例保存

靓仔写sql·2023-10-27 04:01

吃瓜教程3——决策树（西瓜书第四章）

目录一、算法原理从几何角度理解最终目的二、ID3决策树自信息信息熵信息增益ID3决策树三、C4.5决策树增益率一、算法原理从几何角度理解根据某种准则划分特征空间最终目的将样本越分越“纯”二、ID3决策树自信息信息熵

雾里看花的学习日常·2023-10-26 22:12

吃瓜教程task03--决策树

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.

weixin_46512147·2023-10-26 22:42

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

吃瓜教程ML--笔记三--决策树什么是决策树3种决策树ID3决策树（IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree

暴走小辉·2023-10-26 22:12

吃瓜教程 | 第四章决策树

4.1基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法.。

MorningStar21·2023-10-26 22:11

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-决策树-task31知识点2具体内容2.1流程2.2划分选择2.2.1信息熵2.2.2信息增益2.2.3

yxyibb·2023-10-26 22:10

吃瓜教程（3）第四章决策树

第四章决策树4.1基本概念及流程（因时间关系，之后补完笔记）个人总结：决策树，通过机器学习识别出特征判定点，作为每个属性的“测试”，使得依据每个属性测试问题，可以指向最终的预测结果。

笨码人·2023-10-26 22:38

「吃瓜记」第4章决策树

「吃瓜记」第4章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1ID3决策树4.2.2C4.5决策树4.2.3CART算法4.3剪枝处理4.4连续与缺失值参考资料4.1基本流程算法原理从逻辑角度，一堆ifelse

秀球Gang·2023-10-26 22:38

吃瓜教程Task 3 决策树算法

本章介绍的是决策树算法，决策树算法是一类非参的模型，在学习过程中没有显式的参数训练过程。一:如何生成决策树？

Lennon �·2023-10-26 22:35

吃瓜笔记04 决策树

学习内容：西瓜书和南瓜书--第4章讲解课程：Datawhale吃瓜教程（【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili）目录第4章决策树4.1算法流程4.2

cookie222·2023-10-26 22:05

DataWhale吃瓜教程-Task3学习笔记(CH4-决策树)

吃瓜教程学习笔记-CH4决策树4.1-基本流程1-基本概念2-基本算法流程4.2-划分选择1-补充知识2-ID3算法与信息增益3-C4.5算法与增益率4-CART算法与基尼指数4.3-剪枝处理1-预剪枝

Alexa2077·2023-10-26 22:33

吃瓜教程3|决策树

ID3算法假定当前样本集合D中第k类样本所占比例为pk，则样本集合D的信息熵定义为信息增益C4.5算法ID3算法存在一个问题，就是偏向于取值数目较多的属性，因此C4.5算法使用了“增益率”（gainratio）来选择划分属性CART算法使用属性α划分后的基尼指数为剪枝处理*预剪枝（prepruning）：在构造的过程中先评估，再考虑是否分支。*后剪枝（post-pruning）：在构造好一颗完整的

fof920·2023-10-26 22:03

机器学习实验六：决策树-海洋生物例子

#创建数据集importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportgraphvizdefcreateDataSet():row_data={'nosurfacing':[1,1,1,0,0],'flippers':[1,1,0,1,1],'fish'

Blossom i·2023-10-26 18:19

决策树工程化

决策树工程化决策树工程化基本决策树1.决策树关键变量说明2.工程化代码（这里以python代码作为示例）随机森林1.决策树关键变量说明2.工程化代码（这里以python代码作为示例）决策树工程化基本决策树

HawardScut·2023-10-26 18:58

决策树--ID3算法

决策树–ID3算法概念（1）信息熵Entropy(x)=−∑iNclassP(xi)log2P(xi)Entropy(x)=-\sum_{i}^{N_{class}}P(x_i)log_2P(x_i)Entropy

HawardScut·2023-10-26 18:53

宏基因组学研究—宏基因组Reads的组装与分类/分箱

1.高通量测序是探索宏基因组学研究的一个工具1.1与参考基因组进行Mapping来重构宏基因组Reads许多微生物未被分离，数据库中无相关信息；利用宏基因组Reads与当前已知数据库进行比较分析，可以对数据产生新的理解；已测序的基因组是宏基因组Reads来源确定最可靠的基础，探索与先前基因组密切相关的生物体基因组结构；从独立测序转变成从环境中直接测序感兴趣的生物体的开始；已分离微生物但未测序的数量

JarySun·2023-10-26 09:10

机器学习实战——决策树算法

点击查看：数据集+代码决策树该流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块（decisionblock），椭圆形代表终止模块（terminatingblock），表示已经得出结论，可以终止运行。

if 雨田人尹＝＝雷伊：·2023-10-26 04:15

机器学习——决策树

决策树的简述决策树概述熵信息熵条件熵信息增益ID3算法信息增益率基尼系数剪枝预剪枝后剪枝决策树概述同样先来看看下面的问题吧。现在我要在网上买一件衣服，我会先考虑一些基本的问题，才决定是否购买。

熊️兔·2023-10-26 04:12

头歌--机器学习之决策树

目录第1关：什么是决策树第2关：信息熵与信息增益第3关：使用ID3算法构建决策树第4关：信息增益率第5关：基尼系数第6关：预剪枝与后剪枝第7关：鸢尾花识别第1关：什么是决策树1、下列说法正确的是？

咖喱要加力·2023-10-26 04:03

Python手搓C4.5决策树+Azure Adult数据集分析

AzureOpenDatasets|MicrosoftLearn数据集预处理删除难以处理的权重属性fnlwgt与意义重复属性educationNum去除重复行与空行删除包含异常值的数据处理连续值属性年龄数据分箱

cqbzcsq·2023-10-25 15:12

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过

我是小白呀·2023-10-25 14:41

机器学习实验三：决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度）

决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型。

Blossom i·2023-10-25 13:33

MATLAB——Decision Tress决策树程序

给个关注呦！欢迎关注微♥公众号“电击小子程高兴的MATLAB小屋”，海量资源等你来呦！光储直流微电网MATLAB/Simulink仿真光伏PV三相并网逆变器%%I.清空环境变量clearallclcwarningoff%%II.导入数据第一列是序号第二列是良性还是恶性（乳腺癌）后面是特征属性30个loaddata.mat%%%1.随机产生训练集/测试集a=randperm(569);Train=d

程高兴·2023-10-25 06:19

梯度下降（简单了解）

集成学习：核心思想就是使用弱学习器进行加权求和，从而产生性能较为强大的强学习器主要分为两种：1.基于偏差方差分解和有放回抽样与集成进行弱机器学习的算法2.基于梯度下降和提升，梯度提升决策树获得弱学习器：

梦想总是要有的·2023-10-25 02:02

机器学习——特征工程之分类变量

机器学习——特征工程之分类变量前言分类变量的编码1、one-hot编码2、虚拟编码3、效果编码处理大型分类变量1、特征散列化2、分箱计数总结前言关于特征工程，已经对空值、数值型和文本数据的处理做了大致方法的说明

macan_dct·2023-10-25 00:25

《机器学习实战》ch1 ~ ch15 笔记目录

《机器学习实战》笔记（一）：Ch1-机器学习基础《机器学习实战》笔记（二）：Ch2-k-近邻算法《机器学习实战》笔记（三）：Ch3-决策树《机器学习实战》笔记（四）：Ch4-基于概率论的分类方

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

周志华《机器学习》课后习题解析（第四章）：决策树

|我是韩小琦链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/446666944.1试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集，必存在与训练集一致(即训练误差为0)的决策树

风度78·2023-10-24 20:06

机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法

该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

安替-AnTi·2023-10-24 15:06

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

每个基模型可以分别、独立、互不影响地生成最典型的代表就是随机森林随机：数据采样随机，特征选择随机森林：很多决策树并行放在一起由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样之所以随机选择

锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

决策树完成图片分类任务

数据集要求：训练集和验证集（要求分好）图片放置规则：一个总文件夹放类别名称的子文件夹其中子文件夹为存放同一类别图片举个例子分类动物则总文件夹名称为动物子文件夹为猫狗猪猪。。。其中猫的文件夹里面都是猫给出代码：importosimportcv2importnumpyasnpimportloggingfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromskl

：）�东东要拼命·2023-10-23 21:17

决策树(Decision Tree)

1.决策树的基本概念我们这里介绍一下一个比较简单的机器学习系统----决策树.它的概念最容易理解,因为人类的许多决策实际上就是一个决策树.通常使用的分类回归树（classandregresstree）是一个二叉树

白小斗·2023-10-23 20:22

决策树(Decision Tree)：通俗易懂之介绍

决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3,C4.5和C5.0等。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判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。

白小斗·2023-10-23 20:22

【Python机器学习】零基础掌握LinearDiscriminantAnalysis判别分析

简单的逻辑回归或决策树算法虽然有用，但有时候需要更精细和强大的工具来解决更复杂的分类问题。假设医生希望根据患者的年龄、体重、身高和血糖四个指标来预测患者是否有高血压的风险。

Mr数据杨·2023-10-23 14:29

Boosting Bagging Stacking Mapping 区别

Boosting：Boosting是一种集成学习技术，其中多个机器学习模型（通常是决策树）被顺序训练。每个后续模型都关注先前模型所犯的错误，对错误分类的数据点给予更多权重。

普通研究者·2023-10-23 10:41

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

******TheMachineLearningNotingSeries******决策树（DecisionTree）是机器学习的核心算法之一，在较小训练样本或有限计算资源下仍有较好表现，它包括分类树和回归树

搏努力概形·2023-10-22 19:05

决策树算法在Python中的实现

决策树算法在Python中的实现决策树是一种常用的机器学习算法，它是一种基于树结构的分类器，可以用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现决策树算法，并提供相应的源代码。

星光璀璨技术之心·2023-10-22 19:03

Python实现决策树算法

Python实现决策树算法决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它基于树形结构来进行决策，并根据特征的值将数据集划分为不同的子集。

后端架构魔法构筑者·2023-10-22 19:02

如何在Python中实现一个决策树算法？

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在机器学习领域，决策树（decisiontree）是一种常用的模式分类算法。它能够将输入数据划分成不同类别或不同输出值，并据此做出预测。

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-22 19:32

线性分类的Jupyter实践

Fisher分类2.2判断准确率3可视化显示3.1安装seaborn库3.2数据分割3.2进行可视化3.2.1散点图绘制3.2.2直方图3.2.3箱线图3.2.4琴形图3.2.5pairplot3.3决策树分类算法判断准确率

准时不早退的刘文威·2023-10-22 13:33

Program terminated with status: 1. stderr follows: Format: “png“ not recognized. Use one of:

Programterminatedwithstatus:1.stderrfollows:Format:"png"notrecognized.Useoneof:绘制决策树可视化图像报错内容图示解决方法图示参考来源绘制决策树可视化图像报错内容

明夏小斯·2023-10-22 13:02

决策树可视化Program terminated with status: 1. stderr follows: Format: “png“ not recognized. Use one of:

机器学习决策树可视化问题Programterminatedwithstatus:1.stderrfollows:Format:"png"notrecognized.Useoneof:出现该问题，在安装pydotplusgraphviz

Alocus_·2023-10-22 13:01

机器学习决策树中，graph.create_png()出现warning, language png not recognized, use one of: dot canon plain

机器学习决策树中，graph.create_png()出现warning,languagepngnotrecognized,useoneof:dotcanonplain出现问题的原因：电脑中安装有matlab

ToBeTheOnlyOne·2023-10-22 13:31

（头歌）【基础】决策树检测勒索软件

任务描述使用勒索软件数据集训练一个决策树模型，以分析文件特征并识别勒索软件。通过学习已知恶意和正常文件的特征，模型将能够准确分类未知文件，从而有效检测勒索软件的存在。

萧K然·2023-10-22 12:14

深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想

算法思想决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

bidianzhang·2023-10-22 05:36

深入浅出理解决策树算法（二）-ID3算法与C4.5算法

从深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想-知乎专栏文章中，我们已经知道了决策树最基本也是最核心的思想。那就是其实决策树就是可以看做一个if-then规则的集合。