决策树分箱第19页

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

特征选择

2.决策树看特征的信息增益3.迭代增加删除看模型的准确率4.主成分分析/LDA降维

雨宝_f737·2023-10-15 18:58

机器学习——学习路线

Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

机器学习sklearn实战

文章目录机器学习sklearn实战前言一、感知机1.sklearn实现感知机二、决策树1sklearn.tree.DecisionTreeClassifier详细说明2绘制决策树2.1Graphviz形式输出决策树

sea_bi·2023-10-15 11:37

gbdt 回归特征重要性排序_GBDT算法原理及应用

一、GBDT算法原理GradientBoostingDecisionTree(GBDT)是梯度提升决策树。

weixin_39778003·2023-10-15 10:31

线性回归模型进行特征重要性分析

但对于其他算法，如决策树和随机

飞翔的七彩蜗牛·2023-10-15 10:54

机器学习-有监督算法-决策树和支持向量机

目录决策树ID3C4.5CART支持向量积决策树训练：构造树，测试：从模型从上往下走一遍。

小蒋的技术栈记录·2023-10-15 08:00

机器学习实验——使用决策树和随机森林对数据分类

实验要求：使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。

LM0729·2023-10-15 02:03

决策树中的类别特征问题（关于label encode还是one-hot的讨论）

就决策树来说，算法本身是(为数不多的)天然支持categoricalfeature的机器学习算法，但是如果是highcardinality，那么理论上最优的split要遍历所有二分组合，是指数级的复杂度

a flying bird·2023-10-15 02:27

决策树-特征连续/离散，输出连续/离散

特征：注意：普通的DT可以多分叉，CART是二叉树离散：DT就正常分，CART采用二分类，对于每个类别选择一个离散值，其余的合到一组（是/否分类思想）连续：都是采用二分，取值分成两部分输出离散：分类问题，GINI系数，信息增益连续：回归问题，采用min（两部分平方误差）CART连续特征：比如m个样本的连续特征A有m个，从小到大排列为a1,a2,…,am,则CART算法取相邻两样本值的中位数，一共取

半夜起来敲代码·2023-10-15 02:56

机器学习决策树篇——解决离散变量的分类问题

机器学习决策树篇——解决离散变量的分类问题摘要熵增益和熵增益率计算熵增益和熵增益率运行结果离散变量的决策树模型决策树模型运行结果摘要本文通过python实现了熵增益和熵增益率的计算、实现了离散变量的决策树模型

CyrusMay·2023-10-15 02:25

sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例

catboost是可以直接指定categorical_columns的【直接进行orderedTS编码】，但是XGboost和随机森林甚至决策树都没有这个接口。

琦子k·2023-10-15 02:24

机器学习-期末复习

文章目录第一章线性回归1、线性回归问题2、误差项定义3、独立同分布4、极大似然估计5、梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数

whh_0509·2023-10-14 22:19

机器学习R复习提纲-TYUT

考试题型：选择10道填空10道判断10道简答4/5道计算4/5道计算：线性回归/逻辑回归/决策树/梯度下降策略/BP神经网络计算输出值选择：都是原题。

SXxn·2023-10-14 22:49

机器学习期末总复习详解

机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

机器学习考试复习

决策树基于树结构来进行决策优点模型可解释性、白盒模型，能直观地显示整个决策问题在时间和决策顺序上不同阶段的决策过程。

tacit-lxs·2023-10-14 22:45

树模型（2）随机森林

我们通过训练一系列个体学习器，并通过一定的结合策略将它们组合起来，形成一个强有力的学习器**个体学习器：**个体学习器是相对于集成学习来说的，作为单个学习器，它通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生，如C4.5决策树算法

湿物男·2023-10-14 21:02

树模型（三）决策树

决策树是什么？决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

湿物男·2023-10-14 21:54

第一章机器学习导学

1.2机器学习的算法1.kNN2.线性回归3.多项式回归4.逻辑回归5.模型正则化6.PCA7.SVM8.决策树9.随机森林10.集成学习11.模型选择12.模型调整1.3

麦兜儿流浪记·2023-10-14 21:53

[机器学习算法]随机森林

单棵决策树的劣势有时候单棵决策树可能难以实现较高的准确率，这主要是由以下几个方面决定的：求解一棵最优（泛化误差最小）的决策树是一个NP难（无法穷极所有可能的树结构）问题，往往得到的是局部最优解。

TOMOCAT·2023-10-14 15:50

决策工具之数据的力量

前面已经学到了关于决策的四个工具，分别是决策树、KT决策法、麦穗理论、科学决策四步曲。你有没有注意到，他们所讲的，都是“信息匮乏”时的决策。

谭波2017·2023-10-14 11:54

时间序列预测模型实战案例(四)(Xgboost)(Python)(机器学习)图解机制原理实现时间序列预测和分类(附一键运行代码资源下载和代码讲解)

目录图解机制原理简介Xgboost预测精度实验一(回归)实验二(分类)Xgboost的数学机制原理图解Xgboost运行机制原理决策树决策树结构图XgboostXgboost的机制原理贪心算法Xgboost

Snu77·2023-10-14 02:17

数据挖掘的十大算法

C4.5是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算

楚小武·2023-10-14 01:36

机器学习算法概述

02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树

uuddoop·2023-10-13 22:49

机器学习：决策树

一、决策树定义1、决策树构成根节点、内部节点、叶节点（终节点）；2、学习算法决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与决策树的剪枝。

Little_mosquito_·2023-10-13 04:47

xgboost代价函数里加入正则项，是否优于cart的剪枝

决策树的学习过程就是为了找出最优的决策树，然而从函数空间里所有的决策树中找出最优的决策树是NP-C问题，所以常采用启发式（Heuristic）的方法，如CART里面的优化GINI指数、剪枝、控制树的深度

安于此生__·2023-10-12 22:11

以数据为中心的AI v.s. 以模型为中心的AI

所有在机器学习课程教的技巧都是为了这个目标：模型（神经网络，决策树等等），训练技巧（正则化，优化算法，损失函数等等），以及模型/超参数选择（还有模型融合，集成学习）

bluepomelo·2023-10-12 21:31

Apriori、ID3、Naive_Bayes等（数据挖掘）

Apriori算法线性回归UCI分类KNN决策树Naive_BayesK-Means图像分割Apriori算法流程源代码#coding=utf-8defload_data_set():"""一个项目集合的列表表示买的东西

小火伴·2023-10-12 16:16

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。

羞儿·2023-10-12 15:45

PMP考试知识点（干货码住）

标准差和方差来进行估算的方法；2.关键路径计算包括ES、EF、LS、LF、总浮动时间和自由浮动时间等指标；3.挣值计算是一种常用的项目管理方法，包括CPI、SPI、ETC、EAC和TCPI等指标；4.决策树模型计算是一种常用的决策分析方法

mm995420·2023-10-12 11:39

18机器学习开放基础课程--决策树和 K 近邻分类

决策树和K近邻分类机器学习介绍假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序利用经验E在任务T上获得了性能改善，则我们就说关于T和P,该程序对E进行了学习。

Jachin111·2023-10-12 09:02

python数据挖掘实验报告_Python数据挖掘实践—决策树

这几期和大家聊聊使用Python进行机器学习题外话：之前一期“scrapy抓取当当网82万册图书数据”的Github链接Python拥有强大的第三方库，使用Python进行科学计算和机器学习同样需要先配置运行环境。这里我们需要安装Anaconda，官方给出的下载链接太慢，而且经常下载到一半卡死，这里我提供我下载好的Numpy：提供数组支持，以及相应的高效处理函数；Scipy：提供矩阵支持，以及矩阵

weixin_39828715·2023-10-12 08:18

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

Python入门基础第二章Python进阶与提高第三章多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用第四章BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树

WangYan2022·2023-10-12 06:12

机器学习中常见的监督学习方法和非监督学习方法有哪些。

决策树（DecisionTrees）：用于分类和回归问题，通过树状结构进行预测。随机森林（RandomFor

买女孩儿的大火柴·2023-10-11 12:27

CART 算法——决策树

算法步骤2.CART剪枝：（1）损失函数（2）算法步骤：CART是英文“classificationandregressiontree”的缩写，翻译过来是分类与回归树，与前面说到的ID3、C4.5一致，都是决策树生成的一种算法

阿波拉·2023-10-11 00:22

决策树算法——C4.5算法

目录1.ID3算法2.C4.5算法3.信息增益率（1）信息增益率（2）案例4.决策树的剪枝5.总结（1）优点与改进（2）缺点（3）总结及展望近年来决策树方法在机器学习、知识发现等领域得到了广泛应用。

阿波拉·2023-10-11 00:52

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它可以用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络、决策树、线性回归、分类和聚类等。TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组，可以在计算图中流动。

一枚NPC·2023-10-10 18:39

回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型

回归与分类的区别例子：回归问题的应用场景例子：三、常见回归算法3.1线性回归数学原理代码实现输出例子：3.2多项式回归数学原理代码实现输出例子：3.3支持向量回归（SVR）数学原理代码实现输出例子：3.4决策树回归数学原理代码实现输出例子

TechLead KrisChang·2023-10-10 18:38

Choose your own algorithm

可选的算法如下：knearestneighbors（k最近邻或KNN）:classic,simple,easytounderstandrandomforest（随机森林）adaboost（有时也叫“被提升的决策树

涂大宝·2023-10-10 15:43

机器学习决策树模型实现-------鸢尾花的分类问题

机器学习决策树模型实现-------鸢尾花的分类问题1）鸢尾花问题的数据通过如下方式生成fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()X=iris.dataY

Amar la vida·2023-10-10 13:49

机器学习-使用决策树DecisionTreeRegressor模型对水果蔬菜价格预测

决策树-常用于数据分析领域的分类和回归数据集fruitvegprices-2017_2022.csv数据集来对水果价格的预测。

记住0和1·2023-10-10 13:17

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