决策树分类器第4页

RandomForest（随机森林）

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier随机森林的随机表示2重随机.第一重是样本随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用

夏日丶·2024-02-10 05:22

机器学习（8）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。

LY豪·2024-02-10 03:24

PyTorch中的随机森林详解

它是一个基于集成学习的方法，通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

洞深视界·2024-02-09 19:11

「递归算法」：子集（两种解法）

：nums=[1,2,3]输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2：输入：nums=[0]输出：[[],[0]]二、思路解析解法一来看看这道题的决策树模型

爱敲代码的罗根·2024-02-09 19:55

统计学习方法笔记之决策树

Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

【机器学习】决策树

文章目录一.决策树算法简介二.决策树构建步骤三.特征说明3.1信息增益（InformationGain,IG）3.2基尼不纯度（GiniImpurity）四.剪枝策略五.决策树的评估六.代码实践例1：决策树分类例

如果皮卡会coding·2024-02-09 09:18

r语言svr模型_使用R语言建立一个决策树回归模型

决策树是一种简单但使用广泛的分类算法，根据目标变量的类型，决策树分为分类决策树(目标变量为因子型)与回归决策树(目标变量为连续数值型)。在这里，我们使用R建议一个回归决策树模型。

weixin_39849888·2024-02-08 20:22

决策树模型： ID3 、C4.5、C5.0、CART、CHAID、Quest比较

一、决策树的核心思想 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。

cy^2·2024-02-08 20:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力

绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

AdaBoost 算法

AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法，它将多个弱分类器集成起来，以达到较高的分类准确率，广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面，AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

AdaBoost算法

Boosting方法的核心思想在于将多个弱分类器组合成一个强分类器。这些弱分类器通常是简单的模型，比如决策树，它们在训练过程中的错误会被后续的弱分类器所修正。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-08 08:29

1、卷积分类器

简介卷积分类器训练分类器示例-训练一个卷积分类器步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉！你是否曾经想过教一台计算机去看？在这门课程中，这正是你将要做的！

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:53

分类模型的机器学习算法

决策树为输入选择正确标签的流程图。叶子节点为标签，其他的节点为决策节点。决策树桩只有一个节点的决策树，基于一个特征为输入分类。要建立树桩首先应该决定哪些特征应该使用。

青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

day27打卡

day27打卡39.组合总和画出决策树函数头：voiddfs(vector&candidates,inttarget,intpos,intsum)函数体：出口：如果pos与candidates的长度相等

clamdown2021·2024-02-08 06:12

day25打卡

day25打卡216.组合总和III画出决策树递归出口：path.size()==k子问题：从pos开始枚举每个数字剪枝：count提前大于n，返回即可时间复杂度：O(N*2^N)，空间复杂度：O(N)

clamdown2021·2024-02-08 06:42

机器学习系列——（十五）随机森林回归

它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。

飞影铠甲·2024-02-08 06:37

图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解

在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法，也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系（决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X

Dashesand·2024-02-08 03:22

python sklearn.tree 决策树参数

原文链接：https://www.jianshu.com/p/d1d17499365c1.重要参数：criterion为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个

有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）进行特征选择，并强调这一方法在实践中的重要性和效果。

theskylife·2024-02-07 23:56

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割

数据不吹牛·2024-02-07 23:36

随机森林分类器原理简述

什么是随机森林分类器？

散修然·2024-02-07 20:30

机器学习（machine learning）大合集

1、线性分类器怎么理解呢？我们可以把此分类器理解为线性空间的划分，最简单的，在二维空间上，通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配，W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。

AI信仰者·2024-02-07 17:54

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树

分类回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)是一种经典的决策树，可以用来处理涉及连续数

科研私家菜·2024-02-07 14:22

金融信贷风控业务详解

带大家以全新的角度了解风控，包括风控信贷业务讲解、风控决策树、风控决策流、特征工程、三方数据对比和风控系统搭建等一系列知识。

RobinCode·2024-02-07 11:48

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。

alstonlou·2024-02-07 11:07

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。

政安晨·2024-02-07 09:42

【scikit-learn】可视化决策树

可视化决策树模型准备importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro

马老c·2024-02-07 09:32

Scikit-learn－04.决策树算法

这节我们来说机器学习中常用的一个功能－决策树。决策树是分类器中的一种，属于有监督学习方法。简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

sun zi chao·2024-02-07 09:02

scikit-learn决策树算法笔记总结

1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

python收藏家·2024-02-07 09:01

《scikit-learn》决策树之分类树

前面我们学习了决策树的一些算法，提及到了scikitlearn，这里我们已经基本具备了一些基本的知识，接下来我们进入实战环节，真实地去操作一把数据。

星海千寻·2024-02-07 09:31

解释性AI（XAI）技术和方法

可解释模型的实际应用：医疗诊断：在医疗领域中，决策树或规则集可用于构建简单的疾病诊断系统，如基于患者的症状、年龄和病史数据建立决策流程图，每一步骤都对应一个明确的医学判断标准。

李建军·2024-02-07 09:00

决策树之scikit-learn

实例fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotasplt#Loadirisdatasetiris=load_iris()X,y=iris.data,iris.target#Fittheclassifierclf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=clf

奋进的大脑袋·2024-02-07 09:00

Sklearn库知识学习-学习笔记

机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

努力奋斗的durian·2024-02-07 08:22

kmeans实例及代码

聚类和决策树一样，属于无监督学习。也就是说数据样本只有特征x，没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别，将同类别的样本放在一起。

morie_li·2024-02-07 06:57

神经网络的参数设计

论文将卷积网络分为分类器和特征提

菜鸟瞎编·2024-02-06 23:48

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

一个特例是决策树和树的集成算法们，对决策树、不需要无量

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

G7-Semi-Supervised GAN解读

同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络（SGAN）的鉴别器是多分类器

我也不太懂·2024-02-06 18:18

基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——项目设计和数据的获取

第二步：数据读取和数据预处理第三步：数据的可视化分析第四步：构建房价评估模型（决策树、随机森林等）整个项目的代码和数据集获取：https://github.com/Proberen/Data-analysis

快乐的冲浪码农·2024-02-06 18:12

集成算法概述

集成算法的基本思想：训练时用多种分类器一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最后的结果。投票方式，可分为软投票和硬投票。

J_Anson·2024-02-06 18:07

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。

shenny_·2024-02-06 17:04

机器学习算法之决策树

步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

浅白Coder·2024-02-06 17:24

机器学习之决策树（二）

今天我们探讨一下有关决策树的剪枝，以及由剪枝引出的一系列问题为什么要剪枝回顾上一节，我们知道决策树的生成是要达到局部最优，那么我们如何理解这个局部最优呢？

Vophan·2024-02-06 16:15

深度学习之循环神经网络进阶

这一讲我们学习如何实现一个循环神经网络的分类器：我们要解决的问题是名字分类，我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了循环神经网络。

丘小羽·2024-02-06 00:47

数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型

‍♂️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+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估5.实验总结源代码1.项目背景随着城市化进程的加速，空气质量问题日

艾派森·2024-02-05 23:22

【基于Xilinx ZYNQ7000的PYNQ框架项目】04开发板上运行人脸识别模型

因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力，所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的分类器。

小黄能吃辣·2024-02-05 22:15

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