决策树分箱第8页

理论U3 决策树

文章目录一、决策树算法1、基本思想2、构成1）节点3）有向边/分支3、分类步骤1）第1步-决策树生成/学习、训练2）第2步-分类/测试4、算法关键二、信息论基础1、概念2、信息量3、信息熵：二、ID3(

轩不丢·2024-01-10 08:46

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

孤嶋·2024-01-10 08:08

C2-3.3.4 One-hot编码

C2-3.3.4决策树-One-hot编码+连续价值数据分类前面提到的决策树——判断是否是“猫”，利用的是二叉树原理——即：只有两个判断结果“是否软耳”、“是否有胡子”…但是面对有：三个/多个选项（树的分叉

帅翰GG·2024-01-10 06:13

【Python机器学习】用于回归的决策树

用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。

zhangbin_237·2024-01-10 06:10

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树的优缺点

控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点：1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

C2-4.3.1 多个决策树——随机森林

C2-4.3.1多个决策树——随机森林参考链接1、为什么要使用多个决策树——随机森林？

帅翰GG·2024-01-10 06:04

C2-4.2.2 决策树-纯度+信息熵+信息增益

C2-4.2.2决策树-纯度+信息熵+信息增益1、首先了解他的应用背景——决策树其实说白了，就是一个二叉树2、纯度我们举一个买黄金的例子吧！黄金有999和9999。

帅翰GG·2024-01-10 06:04

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

AI量化策略篇一：方向综述

方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests）梯度提升决策树

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

项目分享：机器学习电影票房分析与预测系统

采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression岭回归模型、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的

switch_mooood·2024-01-10 03:49

机器学习 -决策树的案例

场景我们对决策树的基本概念和算法其实已经有过了解，那我们如何利用决策树解决问题呢？

北堂飘霜·2024-01-09 08:12

【Python机器学习】构造决策树

通常来说，构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点，但这会导致模型非常复杂，并且对于训练数据高度过拟合。

zhangbin_237·2024-01-09 08:28

《穷查理宝典》|培养多元思维模型

当你手中只有一种工具的时候，你就只能用这种工具来干活，所以芒格说，最重要的事情是要牢牢记住一系列原理，什么复利原理、排列组合原理、决策树理论、误判心理

大庆思考笔记·2024-01-09 07:40

决策树与随机森林

决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

爱静的龙猫·2024-01-08 22:17

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷，科学家工程师人人都爱它。机器学习研究发展至今，除了神经网络模型这种方法路径外，还存在许多大相径庭的方法路径，比如说贝叶斯算法、遗传算法、支持向量机等，这些经典算法在许多场景上也一直沿用。本

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

机器学习：决策树

一、决策树算法简介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-else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决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断

GeniusAng丶·2024-01-08 19:39

【Python】Graphviz的安装和使用

graphviz包可以用来决策树可视化，只安装包之后直接import使用会报错，因为graphviz是一个要单独安装的软件。

zhangbin_237·2024-01-08 19:08

机器学习--决策树

机器学习--决策树一、概览二、理论知识2.1决策树模型与学习2.1.1决策树模型2.1.2决策树与if-then原则2.1.3决策树学习2.2特征选择2.2.1特征选取问题2.3决策树的生成2.3.1ID3

Anonymous&·2024-01-08 19:37

【Python机器学习】理论知识：决策树

决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，本质上是从一层层if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点（叶结点）。

zhangbin_237·2024-01-08 19:35

决策树（Decision Trees）

决策树（DecisionTrees）是一种基于树形结构进行决策的模型，广泛应用于分类和回归任务。

草明·2024-01-08 03:33

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的性能和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。

草明·2024-01-08 03:02

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以

静观云起·2024-01-07 19:22

Day 43 40 年岷山地区白河自然保护区川金丝猴的生境格局动态

以岷山白河自然保护区为例，利用陆地资源卫星的MSS/TM/OLI遥感影像，并基于专家知识的决策树分类方法对遥感影

Elvira1021·2024-01-07 16:21

机器学习算法优缺点综述

可打印版本附pdf下载链接目录正则化算法（RegularizationAlgorithms）集成算法（EnsembleAlgorithms）决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）回归（

yishuihan-Oliver·2024-01-07 13:15

Vamb宏基因组分箱：安装与使用

mkdir~/Software/VambcdVambgitclonehttps://github.com/RasmussenLab/vamb-bmastercdvambpipinstall-e.vamb-hGitHub-RasmussenLab/vamb:Variationalautoencoderformetagenomicbinning使用参考上述官方文档

CAAS_IFR_zp·2024-01-07 12:15

决策树模型

决策树有很多类型，基本的有ID3决策树，C4.5决策树，CART决策树，他们主要经过三个步骤，特征选择，生成决策树，决策树剪枝。

歌者文明·2024-01-07 11:38

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数

王小葱鸭·2024-01-07 03:04

AI技术体系和领域浅总结

集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型

TisUs·2024-01-06 16:26

卡方分箱(chi-square)

统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。

python风控模型·2024-01-06 14:05

深度学习（学习记录）

、不考代码、考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念：传统机器学习通过数据样本采集和人工特征工程，辅之以相对简单的数学模型（线性回归、Logistic回归、决策树

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

决策树--分类决策树

1、介绍①定义分类决策树通过树形结构来模拟决策过程，决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶子节点表示一个类。

bb8886·2024-01-06 12:57

决策树--CART回归树算法详解

1、介绍（1）简介CART（ClassificationandRegressionTrees）回归树是一种基于决策树的机器学习算法，用于预测连续型目标变量而不是离散型类别变量。

bb8886·2024-01-06 12:27

机器学习 - 决策树

熵在了解决策树之前，有必要了解一个熵的概念，这是高数必学的一个东西。熵（Entropy）的定义熵是信息论中的一个核心概念，最初由克

北堂飘霜·2024-01-06 07:26

Sklearn之随机森林

一：定义随机森林是一个包含多棵决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。

steven_moyu·2024-01-06 05:07

以典型二分类问题为例，详细讲解XGBoost代码实现及应用

以蘑菇是否有毒的二分类问题为例子详细讲解XGBoost原理及代码实现为什么要学习XGBoostXGBoost的原理搭建XGBoost运行环境XGBoost默认方式实现二分类问题XGBoost数据可视化，生成决策树

学兔兔VIP·2024-01-06 04:34

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

Python综合数据分析_美国大选

文章目录0.工具必备包1.数据导入2.数据合并3.数据预览和基本统计分析4.数据清洗5.数据转换6.按照特定条件分析数据7.数据筛选8.离散化和分箱处理9.数据聚合和分组运算0.工具必备包%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportSeries

you_are_my_sunshine*·2024-01-05 21:46

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

徐卜灵·2024-01-05 19:32

03 decision tree（决策树）

一、decisiontree（决策树）1.classificationproblems（纯度）i.entropy（熵）作用：衡量一组数据的纯度是否很纯，当五五开时他的熵都是最高的，当全是或者都不是时熵为

叮咚Zz·2024-01-05 14:39

2019-12-29

决策树分类算法1、概念决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。

xias147·2024-01-05 09:37

随机森林（random forest）

1.随机森林基本思想Bagging+决策树作为basemodel+每个决策树权重为1+Boostrap有放回的采样2.决策树采用投票的方式。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

10.gitchat训练营-决策树——既能分类又能回归的模型

1.什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。

风吹柳_柳随风·2024-01-05 03:59

【机器学习基础】决策树（Decision Tree）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评

为梦而生~·2024-01-04 23:17

决策树，预测泰坦尼克号生存概率

用id3算法，得出泰坦尼克号生存率预测：测试集与训练集：链接:https://pan.baidu.com/s/1AsWe81NfddCoWAwmHp97Iw提取码:zp8x复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦我们看下步骤：1、数据导入与探索使用info()了解数据表的基本情况：行数、列数、每列的数据类型、数据完整度；使用describe()了解数据表的统计情况：总数、平均值、标准差、

Viva_Stephen·2024-01-04 20:18

机器学习期末复习

机器学习选择题名词解释：简答题计算题一、线性回归二、决策树三、贝叶斯选择题机器学习利用经验，须对以下（）进行分析A天气B数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设

我让你学！·2024-01-04 20:16

【情绪自疗】与孩子共成长

本系列书对“工作与生活、社交、亲密关系、育儿”（成人）；“我的感受、感受我的感受、找到不安开始的地方、再次自查”（幼儿）几个方面，划分了数十个常见的心理咨询场景，让我们能够按照决策树的指引，进行自我心理疗愈

我是Miss小冯·2024-01-04 18:02

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。

alstonlou·2024-01-04 17:03

决策树（人工智能期末复习）

参考书：机器学习（周志华）几个重要概念信息熵随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。表示事物的混乱程度，熵越大表示混乱程度越大，越小表示混乱程度越小。对于随机事件，如果当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk{p_k}pk，那么D的信息熵为：我们需要选择熵最小的。信息增益——ID3考虑到不同的分支结点所包含的样本数不同，我们给分支结点赋予权重|Dv{D

倒杯Whisky·2024-01-04 17:23

5.Pandas分组_分箱常用操作

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningssns.set(style='whitegrid')warnings.filterwarnings('ignore')pd.show_versions()INSTALLEDVERSIONS---------------

沉住气CD·2024-01-04 16:34

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