决策树分箱第5页

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。

地理遥感生态网·2024-01-30 15:09

ID3决策树算法及其Python实现

目录一、决策树算法基础理论决策树的学习过程ID3算法二、实现针对西瓜数据集的ID3算法实现代码三、C4.5和CART的算法代码实现C4.5算法CART算法总结参考文章一、决策树算法决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法

Sue hiroshi·2024-01-30 14:53

决策树——id3算法的python代码实现

使用python语言实现了决策树算法——id3算法，废话不多说，直接贴代码importmathtrain={#定义训练集1:{'outlook':'sunny','temp':'hot','hum':'

上九天捉鳖下五洋揽月·2024-01-30 14:22

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

ID3算法决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

随机森林的弹性:随机森林中的多个决策树是相互独立构建的，因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。

Recursions·2024-01-30 14:18

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

人工智能主要分支

支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi

ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【数据结构】详细解读 Splay Tree（附完整代码）

详细解读SplayTree（伸展树）昨天在研究决策树时遇到了一种特殊的搜索平衡二叉树Splay，很感兴趣，今天下午就深入了解了一下这种树。前部分代码参考了书，后部分为原创，可能有误，敬请批评指正！

千鱼干·2024-01-28 21:34

knn算法

KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一

简单编程王子·2024-01-28 16:41

14.决策树的最终构建

前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!supportLists]1）[endif]程序遍历完所有划分数据集的属性；[if!supportLists]2）[endif]每个分支下的所有实例都具有相同的分类；如果程序已经遍历完所有划分数据集的属性，叶子

坛城守护者·2024-01-28 13:25

ENVI下基于知识决策树提取地表覆盖信息

基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。

地理遥感生态网·2024-01-28 11:35

分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测

分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果

机器学习之心·2024-01-28 11:54

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

秋招机器学习面试题问题总结

2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-01-28 07:39

python-scikit-learn基础

数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

《特征工程入门与实践》--特征构建

特征构建检查数据集填充分类特征自定义填充器自定义分类填充器编码分类变量定序等级的编码将连续特征分箱扩展数值特征针对文本的特征构建词袋法CountVectorizerTF-IDF向量化器我们会探讨如下主题

「已注销」·2024-01-28 04:18

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

我的隐私计算学习——联邦学习（3）

（五）纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习：决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree

Atara8088·2024-01-28 00:24

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

数据科学 8 机器学习：决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

她即我命·2024-01-27 14:37

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

直观上，随机森林可以视为多颗决策树的集成。

小小杨树·2024-01-27 04:09

C++面试：递归

目录基础实际用处代码1.二叉树的遍历2.快速排序3.斐波那契数列4.文件系统遍历5.全排列生成6.归并排序7.语法分析8.决策树算法9.UI组件的渲染总结基础基本原理：递归函数是一种自我调用的函数。

Thomas_Lbw·2024-01-27 00:12

[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类

摘要短信业务的迅猛发展在丰富了人们的沟通方式的同时，同样遭受到垃圾短信的困扰。对于运营商来说，垃圾短信造成基础设施资源的巨大浪费；对于移动用户来说，大量的垃圾短信使用户不能够及时查看正常的短信，干扰了用户的正常生活。垃圾短信的识别已经成为一个亟待解决的问题，而传统的基于黑白名单、关键字进行过滤的效果有限，不能起到很好的识别效果。针对该问题，我们基于垃圾短信的文本内容，将文本分类算法应用到垃圾短信的

ggdd5151·2024-01-26 23:03

PMP考试知识点攻略（纯干货）

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，ee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

mm995420·2024-01-26 20:13

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器

qq_27758151·2024-01-26 17:17

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和

csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展七、OpenCV决策树示例代码八

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

（信贷风控五）评分卡模型的评价标准

首先我们回顾一下评分卡模型的制作步骤数据预处理变量衍生构造变量分箱变量挑选模型参数估计模型校验概率转换为分数这篇博客我们主要来讨论一下评分卡模型的评价标准，主要有以下三个方面模型的区分度模型的准确度模型的稳定性下面我们一一从这三个方面来讨论一下模型的评价标准模型的区分度评分卡模型的结果需要能对好

路易三十六·2024-01-26 01:30

对箱型图的认识

以下是一些关键点，帮助您理解和解读箱型图：关键组成部分箱体：箱体的底部和顶部分别表示数据的第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3），它们之间的距离称为四分位距（IQR）。

王摇摆·2024-01-25 16:37

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。

第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法

llovew.·2024-01-25 07:51

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN

数智物语·2024-01-24 18:05

随机森林（Random Forest）

随机森林随机森林是决策树的升级版随机指树的生长过程随机。构建决策树时，从训练数据中有放回地选取一部分样本，且随机选取部分特征进行训练。

Sanchez·J·2024-01-24 18:12

决策树（Python）

决策树（DecisionTree）为达到目标，根据一定的条件进行选择的过程，就是决策树，常用于分类构成元素是结点和边结点：根据样本的特征作出判断，根节点、叶节点。边：指示方向。

Sanchez·J·2024-01-24 18:11

机器学习入门基础-决策树

九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(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

风度78·2024-01-24 16:24

ID3决策树的建模流程

下面以一个简单的数据集，包括了天气、温度、湿度三个特征，以及是否出门的目标变量，来演示ID3决策树的建模流程。

今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况