决策树分箱第18页

这是一个小“废”贴

我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

机器学习 | Python决策树算法

基本原理决策树的基本原理是将数据分成不同的子集，使每个子集尽可能纯净。这意味着子集中的数据属于同一类别或具有相似的属性。为了做到这一点，决策树会选择一个特征，并根据该特征将数据分成两个子集。

码农腾飞·2023-10-22 01:21

集成学习笔记--Boosting&Bagging,Adaboost,随机森林

目录笔记BoostingBagging&Boosting对比AdaboostAdaboost算法整体流程：优缺点：Adaboost的api1集成学习概述2决策树3随机森林4Bagging和boostingBoosting

换一个不容易被看出来的名字·2023-10-21 21:38

sklearn学习（集成算法：随机森林）

随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn中的决策树

张张同学！·2023-10-21 21:07

机器学习笔记：随机森林

随机森林随机森林是一种集成算法，是对决策树模型的集成学习。目的是通过考虑多个评估器建模结果，汇总得到一个综合结果。

0/404·2023-10-21 21:03

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means聚类算法第三章Python机器学习入门之ID3决策树算法

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means聚类算法第三章Python机器学习入门之ID3决策树算法第三章

bug别找我·2023-10-21 18:17

金融风控-- ＞申请评分卡模型-- ＞特征工程（特征分箱，WOE编码）

这篇博文主要讲在申请评分卡模型中常用的一些特征工程方法，申请评分卡模型最多的还是logsitic模型。先看数据，我们现在有三张表：已加工成型的信息：Master表idx:每一笔贷款的uniquekey,可以与另外2个文件里的idx相匹配。UserInfo_:借款人特征字段WeblogInfo_:Info网络行为字段Education_Info*:学历学籍字段ThirdParty_Info_Peri

村头陶员外·2023-10-21 16:38

机器学习笔记AN01--提高机器学习模型准确率的八大方法简单总结

异常值：你可以删除这些条目，进行转换，分箱。如同缺失值，你也可以对异常值进行区别对待。3.特征工程学这一步骤有助于从现有数据

EL33·2023-10-21 12:42

深度优先搜索DFS | 回溯：力扣51. N 皇后

defbacktrack(路径，选择列表)：做剪枝if满足结束条件：res.append(路径)returnfor选择in选择列表：做选择backtrack(路径，选择列表)撤销选择解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程

剑圣土豆·2023-10-21 09:59

Datawhale开源学习笔记

1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维

IT界的清流·2023-10-21 06:47

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型

细卷子·2023-10-21 05:44

机器学习入门五（随机森林模型数据分类及回归）

2.1简单阐述一下训练和测试数据2.2创建模型并训练2.3获取每个特征的重要性并可视化2.4分析决策树的数量对模型精确程度的影响2.5网格搜索确定最佳参数三、随机森林模型回归3.1波士顿房价数据集简介3.2

朱笨笨·2023-10-21 04:55

r与python做随机森林_随机森林算法入门(python)

目录1什么是随机森林1.1集成学习1.2随机决策树1.3随机森林1.4投票2为什么要用它3使用方法3.1变量选择3.2分类3.3回归4一个简单的Python示例结语前言：随机森林是一个非常灵活的机器学习方法

syzyzs·2023-10-21 04:55

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

决策树-入门

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怎么理解这句话？

靓仔写sql·2023-10-21 04:54

【机器学习入门笔记】第八篇-随机森林

使用泰坦尼克数据，用sklearn决策树和随机森林进行预测比对1.决策树（准确率：0.7811550）#1)获取数据importpandasaspddata=pd.read_csv("titanic.csv

细细东风能找到好工作·2023-10-21 04:22

集成学习方法之随机森林-入门

2、什么是随机森林在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

靓仔写sql·2023-10-21 04:21

决策树的调参，比较直观的代码显示

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefromsklearn.metricsimportaccura

tiwolf_li·2023-10-21 02:59

第四章决策树

4.1基本流程决策树：基于树结构进行分类决策的机器学习方法。一颗决策树一般包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点。根结点：包含样本全集。内部结点：对应于一个属性测试。

SibyLtuI·2023-10-20 19:14

决策树Gini基尼系数的计算

但是实际情况可能还存在工资高不愿意见的与假设工资高愿意见的差值就是误差5=（B:1,A:1,B;1,A:2,B:0,A:0）

金字塔的AI·2023-10-20 15:44

金融机器学习方法：决策树与随机森林

目录1.决策树1.1什么是决策树？1.2决策树的优点与缺点2.随机森林2.1什么是随机森林？

抱抱宝·2023-10-20 13:31

35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林

Micoreal·2023-10-19 23:46

关联分析和分类的区别应用

分类有很多经典的算法：决策树、回归、贝叶斯、支持向量机等等....关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构，是发现商品之间的关联联系当然关联分析也可以用于分类

enhengz·2023-10-19 15:08

中国xx集团信息技术工程师面试

zkzq·2023-10-19 13:43

决策树oo

决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征(选择方法的不同，对应着不同的算法)，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。

怎么全是重名·2023-10-19 10:55

机器学习实战--基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

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。

aaaaPIKACHU·2023-10-19 10:24

【数据挖掘】数据挖掘、关联分析、分类预测、决策树、聚类、类神经网络与罗吉斯回归

目录一、简介二、关于数据挖掘的经典故事和案例2.1正在影响中国管理的10大技术2.2从数字中能够得到什么？2.3一个网络流传的笑话(转述)2.4啤酒与尿布2.5网上书店关联销售的案例2.6数据挖掘在企业中的应用2.7交叉销售三、数据挖掘入门3.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的？3.2什么是数据挖掘?3.3对何种数据进行挖掘？四、OLAP与数据挖掘五、数据挖掘的功能5.1关联分析5.2分类和预

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-19 09:04

2-12 异常检测 TCP Phases Classification Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks 笔记

2.2写作动机传统的拥塞控制四个阶段的分类方法只是使用了人工提取的特征进行分类，并没有用到数据的时序信息，作者基于LSTM提取出时序信息和人工提取的特征，用决策树进行分类。

Siberia_·2023-10-19 09:59

决策树

决策树(decisiontree)机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

聪慧达芬奇·2023-10-19 08:18

ID3决策树算法(Python实现)

决策树是一类常见的机器学习方法。

想要变强的笨笨猪·2023-10-18 15:38

使用Python实现ID3算法

ID3算法是一种决策树学习算法，用于分类问题。它通过计算信息增益来选择最佳特征作为分裂节点。

tianjiaxiaoer·2023-10-18 15:36

决策树ID3算法实现（python实现）

决策树算法决策树理论及概念长方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，从判断模块引用出来的箭头代表分支，如图构造了假象的邮件分类系统构造决策树的过程：首先在数据集所有特征中上找到在数据分类过程中最好的起决定性的的特征

你的梦想是？·2023-10-18 15:05

ID3决策树及Python实现（详细）

目录一、划分特征的评价指标：二、决策树学习算法伪代码：三、决策树生成实例：四、Python实现ID3决策树：一、划分特征的评价指标：1、信息熵Ent(D)：信息熵，是度量样本集合纯度的一种指标，Ent(

春风不曾温柔·2023-10-18 15:56

软考高级系统架构设计师系列之：数学与经济管理

图论应用-最小生成树三、图论应用-最短路径四、图论应用-网络与最大流量五、运筹方法-线性规划六、运筹方法-动态规划七、运筹方法-转移矩阵八、运筹方法-排队论九、运筹方法-决策-不确定决策十、运筹方法-决策树十一

最笨的羊羊·2023-10-18 11:23

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

我们将涵盖多种模型，包括保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

【黑马程序员】机器学习

（一）机器学习概述一、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（

我感觉。·2023-10-18 07:08

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

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。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

机器学习算法综述——有监督学习

机器学习算法综述——有监督学习一、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

机器学习之CART树

树生成3、回归树4、分类树4.1分类树原理4.2分类树算法步骤4.3案例5、Cart树总结1、Cart树介绍分类回归树(CART,ClassificationAndRegressionTree)算法是一种决策树分类方法

半度、·2023-10-17 19:31

机器学习-面试总结

决策树问题1）各种熵的计算熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相对熵）熵用于衡量不确定性，所以均分的时候熵最大熵的理解:熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射:P(x)->H(函数

cswb5511·2023-10-17 13:56

数据挖掘——分类算法——贝叶斯分类、决策树

贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法。朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。tips：python中sklearn包的naive_baye

weixin_33979363·2023-10-16 18:39

数据挖掘 - 分类

根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和无监督学习无监督的学习关联规则聚类分析监督学习分类预测模型分类生成模型GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

大道至简——浅谈机器学习分类模型选择

机器学习的基本分类模型：KNN，决策树，naivebayes，逻辑回归，SVM，adaboostKNN：一种直接的学习方法，通过相似的近邻投票分类。

梧桐林木·2023-10-16 04:15

机器学习浅谈

浅谈机器学习与决策树机器学习简介机器学习(MachineLearning)是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

qq_43620696·2023-10-16 04:42

机器学习: 初探定义与应用场景

机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习无监督学习强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集

我是小白呀·2023-10-15 22:11

信用评分卡中的数据预处理和特征衍生

求和：消费总金额占比：贷款额度与年收入的占比时间差：第一次开户距今的时长波动率：过去三年内每一份工作的时间标准差特征的分箱将连续变量进行离散化将多状态的变量合并成为少状态的变量分箱的重要性稳定性：避免特征无意义的波动对预测带来的波动健壮性

Liam_ml·2023-10-15 18:23

推荐频道

决策树分箱