决策树分类器第14页

Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors

github.com/pytorch/captum/blob/master/tutorials/TCAV_Image.ipynb一、概述在文章的Abstract部分，作者持有与第一篇文章类似的观点，即当前有很多图像分类器都是在

Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。

加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

使用Mindspore实现词袋模型思想

词袋模型被广泛应用在文件分类，词出现的频率可以用来当作训练分类器的特征。关于"词袋"这个用字的由来可追溯到泽里格·哈里斯于1954年在DistributionalStructure的文章。

软件开发技术局·2023-12-30 03:36

学学这篇免疫浸润文章和作者一样发5+分

科研菌·2023-12-29 23:21

如何信任机器学习模型的预测结果？

模型自解释结果与LIME解释结果的对比随机森林回归模型是基于决策树的集成模型，因此，模型本身也具有可解释性。

叁苏言·2023-12-29 20:35

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

以下是一些常见的旋转目标检测方法：基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。

阿利同学·2023-12-29 12:10

深度学习基础知识神经网络

神经网络1.感知机感知机（Perceptron）是FrankRosenblatt在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:48

8天狂收6000+⭐️，可商用的开源Stream Diffusion

同时引入了“残差无分类器指导”方法，进一步提升了流批处理的效率和图像质量。根据StreamDi

richerg85·2023-12-29 12:13

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

【SXC_231228】使用Sklearn决策树分析商品评价有用性

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe

civilpy·2023-12-29 07:04

准确率、召回率、F1是如何确定的

准确率和召回率是评估分类模型性能的两个重要指标，准确率与召回率（Precision&Recall）准确率P（Accuracy）是指分类器正确预测的样本数占全部样本数的比例，即：准确率=预测正确的样本数/

月疯·2023-12-29 00:39

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

机器学习---维数灾难

1.维数灾难随着维度的增加，分类器性能逐步上升，到达某点之后，其性能便逐渐下降。有⼀系列的图片，每张图片的内容可能是猫也可能是狗；我们需要构造⼀个分类器能够对猫、狗自动的分类。

三月七꧁ ꧂·2023-12-28 22:39

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

建立随机森林模型随机森林是若干决策树组成的集成模型，训练速度较快，性能也较好。

ZERWW·2023-12-28 21:14

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至

先生买多花吧·2023-12-28 19:30

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

随机森林（RF，RandomForest）是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。

科研私家菜·2023-12-28 15:21

scikit-learn文档中的数据生成器

.make_moons:5.make_circles6.make_sparse_coded_signal:1.make_classification:这是一个用于生成复杂二维数据的函数，通常用于可视化分类器的学习过程或者测试机器学习算法的性能

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:40

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

educoder 机器学习之随机森林算法

BaggingimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierclassBaggingClassifier():def__init__(self,n_model=10):'''初始化函数'''#分类器的数量

木右加木·2023-12-28 10:06

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

一、实验目的通过使用SVM对鸢尾花数据集进行分类，掌握SVM分类器的原理与使用方法，了解调参对分类准确率的影响。

2450哥·2023-12-28 05:39

【报错解决】graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound: failed to execute ‘dot‘, make sure the Graphviz

报错描述在pytorch用torchviz模块进行可视化，没有生成决策树的图，而是报以下错误：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound:failedtoexecute'dot

小白冲鸭·2023-12-28 04:21

NLP自然语言处理-经典RNN案例-人名分类器

二、实践：1、代码：fromioimportopenimportglobimportosimportstringimportunicodedataimportrandomimporttimeimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltall_letters=string.ascii_letters+".,;'

涓涓自然卷·2023-12-27 23:00

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树和随机森林都是用于分类和回归的的算法。决策树的原理是通过一系列的问题进行if、else的推导。随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。

翼达口香糖·2023-12-27 22:55

机器学习——支持向量机

1、简介支持向量机(supportvectormachine,SVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane

风月雅颂·2023-12-27 18:34

机器学习——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法或朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier,NBC)发源于古典数学理论，是基于贝叶斯理论与特征条件独立假设的分类方法，通过单独考量每一特

风月雅颂·2023-12-27 18:34

1.决策树

目录1.什么是决策树?2.决策树的原理2.1如何构建决策树？

还是那个同伟伟·2023-12-27 18:02

机器学习——决策树（一）

1、简介决策树(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或等干0的概率，用以评价项且风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法

风月雅颂·2023-12-27 18:31

【支持向量机】SVM线性支持向量机学习算法——软间隔最大化支持向量机

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。包含线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。

F_D_Z·2023-12-27 15:20

【支持向量机】SVM线性可分支持向量机学习算法——硬间隔最大化支持向量机及例题详解

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。包含线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。

F_D_Z·2023-12-27 15:09

32. 深度学习进阶 - Transfer Learning

一个经典的观念是，神经网络其实一共都可以分成两个部分，第一个部分是特征提取，第二个部分是分类器。

茶桁·2023-12-27 09:38

MachineLearning 8. 癌症诊断机器学习之随机森林（Random Forest)

前言随机森林是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。

90066456ace6·2023-12-27 09:25

关键点检测手势动作实时识别项目（基于mediapipe、keras进行实现）

mediapipe、keras进行实现）0、功能展示1、项目原理介绍2、数据集采集脚本3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地4、训练一个效果一般的随机森林分类器

郭庆汝·2023-12-27 08:47

基于Pytorch训练CIFAR-10数据集神经网络分类器

什么是CIFAR-10数据集？CIFAR-10是一个包含了10类，60000张32x32像素彩色图像的数据集。CIFAR-10数据集每类图像有6000张；分为50000张训练数据和10000张测试数据。CIFAR-10数据网址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html数据集分为5个训练数据集和1个测试数据集，每个批次10000张图像cifar10数据分批

LabVIEW_Python·2023-12-27 06:53

工具系列：TensorFlow决策森林_(5)使用文本和神经网络特征

文章目录设置使用原始文本作为特征使用预训练的文本嵌入同时训练决策树和神经网络构建模型训练和评估模型欢迎来到TensorFlow决策森林（TF-DF）的中级教程。

愤斗的橘子·2023-12-27 04:28

机器学习——决策树（二）

1、分类与回归决策树描述的是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树分为分类树和回树两种，分类树的对离散变量进行决策，回归树用于对连续变量进行决策。

风月雅颂·2023-12-27 03:17

机器学习——决策树（三）

1、案例一决策树用于是否赖床问题。采用决策树进行分类，要经过数据采集、特征向量化、模型训练和决策树可视化4个步骤。

风月雅颂·2023-12-27 03:17

摆脱拖延症，从这三个“被动工具”开始

比如：思考与表达：金字塔结构、黄金圈法则、STAR、5W1H战略与分析：SWOT、PEST、波特五力模型、BCG矩阵管理与决策：PDCA、WBS、决策树分析、KT决策法目标与时间：SMART、甘特图、时间管理矩阵

葛仲然·2023-12-27 00:47

Web前端备忘录

/*id分类器*/#content{width:200px;height:400px;}/*class分类器*/.icon{width:50px;height:50px;margin:20302030;

茉莉使者·2023-12-26 22:47

特征工程——特征归一化

所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化，比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要，这是因为

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一个躲在小房间里认真阅读过的读者应该对他们都有了一定的认识，算法的过程和原理也都大致了解了。

玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40

[#2 李怀森]决策树的分析

理解决策树的第一步是分清根节点决策节点事件节点和终端节点，根节点代表决策树的起点，事件节点说的是一项冒险赌博的可能结果，决策节点是指决策者可能做的选择，终端节点通常是指早先的冒险，后果及其相关决策的最终结果

李怀森·2023-12-26 16:18

朴素贝叶斯

贝叶斯算法是一类算法，这是一类以条件概率的计算为核心进行分类的算法，而朴素贝叶斯算法是其中最简单的概率分类器。

南太湖小蚂蚁·2023-12-26 15:39

工具系列：TensorFlow决策森林_(3)使用dtreeviz可视化

文章目录介绍设置安装TF-DF和dtreeviz导入库可视化分类树加载、清洗和准备数据分割训练/测试集并训练模型训练一个随机森林分类器显示决策树检查叶节点统计信息决策树如何对实例进行分类特征空间划分可视化回归树加载

愤斗的橘子·2023-12-26 14:51

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。

努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

目标检测-Two Stage-RCNN

的网络结构及步骤二、RCNN的创新点候选区域法特征提取-CNN网络总结前言在前文：目标检测之序章-类别、必读论文和算法对比（实时更新）已经提到传统的目标检测算法的基本流程：图像预处理=>寻找候选区=>特征提取=>分类器分类

学海一叶·2023-12-26 11:06

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

一、原理梯度提升算法是一种集成学习方法，它可以将多个弱分类器或回归器组合成一个强分类器或回归器，提高预测性能。

十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

文章目录什么是模式识别/分类器？

王踹踹·2023-12-26 08:40

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