决策树分箱第20页

大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡欺诈识别模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命

艾派森·2023-10-10 13:47

机器学习+模式识别学习总结（四）——决策树

一、定义及介绍1、分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，由结点+有向边组成。结点分为内部结点(表示一个特征/属性)和叶结点(表示一个类)。

尼笛芽在努力·2023-10-10 13:15

机器学习与模式识别作业----决策树属性划分计算

文章目录1.决策树划分原理1.1.特征选择1--信息增益1.2.特征选择2--信息增益比1.3.特征选择3--基尼系数2.决策树属性划分计算题2.1.信息增益计算2.2.1.属性1的信息增益计算2.2.2

温柔济沧海·2023-10-10 13:43

回溯算法:全排列

解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。站在回溯树的一个节点上，你只需要思考3个问题：1、路径：也就是已经做出的选择。2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。3、结束条件：也

从头再来yyds·2023-10-10 06:28

集成学习-xgboost原理

文章目录目标函数构造目标函数目标函数优化问题基于决策树的目标函数选择分裂节点策略1、贪心算法2、近似算法3、加权分位数稀疏感知算法目标函数xgboost是由k个基模型组成的一个加法运算式。

nolabel·2023-10-09 12:34

spark2.4.5计算框架中各模块的常用实例

SparkCoreRDD以及PairRDD的常用算子SparkSQLRDD转换为DataFrameDataFrame与MySQL的交互SparkMLlib流水线pipeline的基本用法决策树K均值K-means

编程方法论·2023-10-09 00:10

机器学习常用算法：随机森林分类

在深入了解随机森林模型的细节之前，重要的是定义决策树、集成模型、Bootstrapping，这些对于理解随机森林模型至关重要。决策树用于回归和分类问题

算法channel·2023-10-08 23:55

机器学习：随机森林（Random Forest）

要研究随机森林，首先要研究决策树，然后再去看RF是怎么通过多颗决策树的集成提高的模型效果。

诚朴求食·2023-10-08 23:52

机器学习十大经典算法

1、C4.5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。

隔壁大虾·2023-10-08 17:22

第四章决策树总结

目录第四章决策树总结1.基本流程2.划分选择ID3决策树：使用信息增益来划分属性C4.5决策树：使用信息增益率划分属性CART决策树：使用基尼指数划分属性3.剪枝处理预剪枝:后剪枝:4.连续与缺失值第四章决策树总结这一章主要包括基本流程

CsdN317a·2023-10-08 13:21

《机器学习》第4章决策树

决策树4.1基本流程决策最终结论是期望的判定结果，例如“是”还是“不是”。

Kefan Lai·2023-10-08 13:51

educoder-第四章决策树作业

这是educoder平台，第四章决策树作业展示。PS:创作不易，请你点点你鼠标，给个关注吧！！！

Tony_Chen_0725·2023-10-08 13:43

机器学习第四章决策树

机器学习第四章决策树4.1基本流程分而治之递归返回：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分（当前结点为叶节点，设置为所含样本最多的类别）当前结点包含的样本集为空

klmyty·2023-10-08 13:42

第4章决策树

文章目录4.1基本流程4.2划分选择4.3剪枝处理4.4连续与缺失值4.5多变量决策树4.6阅读材料4.1基本流程决策树也称判定树，是一类常见的机器学习方法。

太极生两鱼·2023-10-08 13:37

信息增益，经验熵和经验条件熵——决策树

目录1.经验熵2.经验条件熵3.信息增益4.增益比率5.例子16.例子2在决策树模型中，我们会考虑应该选择哪一个特征作为根节点最好，这里就用到了信息增益通俗上讲，信息增益就是在做出判断时，该信息对你影响程度的大小

阿波拉·2023-10-08 12:24

【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用

文章目录决策树详解ID3算法C4.5算法CART算法scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例一维回归的图像绘制决策树详解决策树（DecisionTree

高朗·2023-10-08 09:13

决策树-西瓜书

决策树生成是一个递归过程，递归返回的条件是：1.当前节点包含的样本属于同一类别，无需划分2.当前属性集为空，或所有样本在所有属性上取值相同3.当前节点包含的样本集合为空划分选择：信息墒、信息增益、（增益越大表示使用属性划分所获得的

Leslie__l·2023-10-08 09:10

Decision Trees from scratch using Python

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介决策树（decisiontree）是一种机器学习方法，它可以用来分类或回归问题。它可以用来解决多种复杂的问题，包括预测性分析、分类问题、回归问题等。

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-07 21:49

遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

这是一个决策树的预剪枝问题，当我想要用accuracy_score等sklearn自带函数进行评估时，出现了报错ValueError:Classificationmetricscan’thandleamixofbinaryandcontinuoustargets

littlebamboo小竹子·2023-10-07 20:46

【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现（3）】ID3 (代码实现,包含绘图,西瓜书示例)

importmathimportmatplotlib.pyplotaspltD=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['浅白','蜷缩','浊响'

TomcatLikeYou·2023-10-07 16:10

【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现（5）】CART (代码实现,包含绘图,西瓜书示例)

使用的面向对象方式编写,主要类是Cart类,直接传入数据和属性集合,然后draw就可以运行结果如下(每次运行属性值顺序可能会不同,由于hash问题,不用管,结果是一样的)全部代码可下载项目https://gitee.com/TomCoCo/mLearn.git这里是代码,有完整的注释,可以直接运行如上图核心方法createTreeimportmathimportmatplotlib.pyplota

TomcatLikeYou·2023-10-07 16:10

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.·2023-10-07 11:51

机器学习：决策树

决策树决策树是一种基于树形结构的模型，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。特征选择根节点的选择该用哪一个特征呢？接下来的节点呢？

fakerth·2023-10-06 20:53

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，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森林

csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素：假定了特征与特征之间相互独立贝叶斯：贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数应用场景文本分类四、决策树找到最高效的决策顺序信息增益基尼系数信

csj50·2023-10-06 15:36

使用Python进行逻辑回归建立评分卡的完整示例代码，包括数据预处理、分箱、特征工程、共线性剔除、模型评估和信用评分规则制定的过程

废话不多说直接上代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,roc_auc_scorefromstat

田晖扬·2023-10-06 15:05

xgboost学习-XGBoost的智慧

文章目录一、选择弱评估器：重要参数booster二、XGB的目标函数：重要参数objective三、求解XGB的目标函数四、参数化决策树alpha，lambda五、寻找最佳树结构：求解ω与T六、寻找最佳分枝

育林·2023-10-06 15:04

逻辑回归_评分卡分数转换

四、评分卡分数转换模型训练好后，我们需要把对每个变量的每个分箱（也就是数值段）转换成具体的分值。在讲计算过程前，先来讲点前置知识。

短腿叔叔·2023-10-06 15:03

逻辑回归建立评分卡

逻辑回归建立评分卡1数据预处理1.1去重复值1.2填补缺失值1.3处理异常值1.4相关性分析1.5样本均衡处理1.6分训练集和测试集2特征处理2.1分箱2.2计算WOE、IV值3模型建立4制作评分卡在借贷场景中

tour_ying·2023-10-06 15:32

用逻辑回归制作评分卡

目录一.评分卡二.导库，获取数据三.探索数据与数据预处理1.去除重复值2.填补缺失值3.描述性统计处理异常值4.为什么不统一量纲，也不标准化数据分布5.样本不均衡问题6.分训练集和测试集三.分箱1.分多少个箱子才合适

PURE-li·2023-10-06 15:27

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

机器学习笔试面试题——day4

选择题2、我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以A增加树的深度B增加学习率(learningrate)C减少树的深度D减少树的数量增加树的深度,会导致所有节点不断分裂,直到叶子节点是纯的为止

我们家没有秃头的基因·2023-10-06 12:39

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&

4d2551dd443a·2023-10-05 17:13

决策树ID3、C4.5

决策树ID3、C4.5如需转载，请注明作者及出处.作者：Treant出处：http://www.cnblogs.com/en-heng/【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïveBayesCART1

小小少年Boy·2023-10-05 15:48

机器学习第二课_数据预处理

数值型特征分箱（数据离散化）2.1无监督分箱法等距分箱importpandasaspddf=pd.DataFrame([[22,1],[13,1],[33,1],[52,0],[16,0],[42,1]

素心似锦·2023-10-05 15:38

Python数据科学基础教程

本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；数据建模：包括线性回归、逻辑回归、决策树

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-05 03:22

Task4模型调参

线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树

酱油啊_·2023-10-05 00:43

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

1、基础算法RandomForestClassifier：随机森林分类器是基于决策树的集成方法。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:55

CART算法解密：从原理到Python实现

目录一、简介CART算法的背景例子：医疗诊断应用场景例子：金融风控定义与组成例子：电子邮件分类二、决策树基础什么是决策树例子：天气预测如何构建简单的决策树例子：动物分类决策树算法的类型例子：垃圾邮件分类三

TechLead KrisChang·2023-10-04 20:36

【算法导论】线性时间排序（计数排序、基数排序、桶排序）

1.排序算法的下界比较排序可以被抽象为一棵决策树，以下是作用于三个元素时的比较排序决策树：在决策树中，，每个内部节点都以i:ji:j

zjx...·2023-10-04 17:08

数据挖掘实验（二）数据预处理【等深分箱与等宽分箱】

一、分箱平滑的原理（1）分箱方法在分箱前，一定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。常见的有两种分箱方法：等深分箱和等宽分箱。

烟雨平生9527·2023-10-04 14:28

2023年中国电动汽车充换电站行业现状分析：随车配建私人充电桩增量持续上升[图]

按换电模式分类，可分为底盘换电、侧方换电和分箱换电三种。2022年中国充电基础设施增量为259.3万台，其中公共充电桩增量同比上涨91.6%，随车配建私人充电桩增量持续上升，同比上升22

资料整理gonyn·2023-10-03 15:28

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

目录一、简介决策树（DecisionTree）例子：信息熵（InformationEntropy）与信息增益（InformationGain）例子：信息增益比（GainRatio）例子：二、算法原理信息熵

TechLead KrisChang·2023-10-03 15:42

机器学习（四十八）：粒子群优化（PSO）-提升机器学习模型准确率的秘密武器

模块安装和测试例子PSO优化决策树总结PSO算法简介粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的启发式算法。

川川菜鸟·2023-10-02 19:47

决策树剪枝：解决模型过拟合【决策树、机器学习】

如何通过剪枝解决决策树的过拟合问题决策树是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

修炼室·2023-10-01 23:15

统计模型----决策树

决策树（1）决策树是一种基本分类与回归方法。它的关键在于如何构建这样一棵树。决策树的建立过程中，使用基尼系数来评估节点的纯度和划分的效果。

过客尘烟·2023-10-01 11:06

决策树

2019.5.11基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，是基于树的结构来进行决策的，在一系列给定条件下，对各个属性进行测试，分流到不同的分支上，最后分流到决策树的叶节点上得出最终结果

北冥有鱼zp·2023-10-01 00:41

第78步时间序列建模实战：随机森林回归建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面之前我们以决策树为例子，展示了各种花里胡哨的时间序列建模。从这一期开始，我们继续基于python构建各种机器学习和深度学习的时间序列预测模型。

Jet4505·2023-09-30 15:56

第77步时间序列建模实战：多因素预测 vol-2（以ARIMA为例）

为了便于演示，本期仅仅使用决策树的单步滚动预

Jet4505·2023-09-30 15:26

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