决策树

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

回归树是可以用于回归的决策树模型，一个回归树对应着输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。
九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。
杨航 AI·2024-08-25 23:07

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树
盛寒·2024-08-25 18:11

决策树——ID3算法

一，什么是决策树所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，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。
ok的ok路·2024-08-25 16:00

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

文章目录一、基尼指数的定义二、基尼指数在CART决策树中的应用三、基尼指数与CART决策树的构建1.计算每个子集的基尼系数：2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART
红米煮粥·2024-08-25 02:30

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。
qq_41581769·2024-08-24 07:37

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree
Better Rose·2024-08-24 03:07

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。
范范0825·2024-08-23 20:22

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y
大数据AI·2024-08-23 10:20

随机森林学习笔记概述

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能，尤其是在分类和回归问题上。
好好学习的不知名程序员·2024-08-22 11:30

【C++】01背包问题暴力，记忆，动态规划解法

问题分析0-1背包问题可以通过决策树模型来理解。
吃小南瓜�·2024-08-22 06:30

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。
weixin_贾·2024-08-22 05:23

Java回溯知识点（含面试大厂题和源码）

结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做出选择的条件。回溯算法
一成码农·2024-03-28 21:55

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的
战争热诚·2024-03-23 17:00

随机森林原理&sklearn实现

原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。
一稻道人·2024-03-11 06:03

MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树
电力程序小学童·2024-03-06 05:27

LightGBM高级教程：时间序列建模

LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。
Echo_Wish·2024-03-02 17:36

探索LightGBM：监督式聚类与异常检测

LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例：importli
Echo_Wish·2024-02-27 19:02

day24打卡

day24打卡思路：画出决策树，暴力枚举。
clamdown2021·2024-02-20 20:01

MATLAB进行特征选择

（2）随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成
AI Dog·2024-02-20 18:17

深度学习与机器学习的关系

机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

学习笔记：机器学习之决策树

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。
萌龙如我们·2024-02-20 11:13

决策树的学习和笔记

1.基本流程：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶节点。
Quannnnnn___·2024-02-20 11:43

【机器学习笔记】8 决策树

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。
RIKI_1·2024-02-20 11:39

【医学大模型】Text2MDT ：从医学指南中，构建医学决策树

Text2MDT：从医学指南中，构建医学决策树提出背景Text2MDT逻辑Text2MDT实现框架管道化框架端到端框架效果提出背景论文：https://arxiv.org/pdf/2401.02034.
Debroon·2024-02-20 11:08

常用机器学习算法优缺点分析

比如说，神经网络并不是在任何情况下都能比决策树
一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

leetcode刷题记录：暴力搜索算法01 - 回溯

解决一个回溯问题，实际上是在遍历一颗决策树的过程。树的每个叶子结点上存着一个答案。把整
小新0077·2024-02-20 03:41

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·2024-02-19 18:51

R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
·2024-02-19 18:42

面试：正确率能很好的评估分类算法吗

对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率
华农DrLai·2024-02-19 15:08

AI算法初识之分类汇总

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree
初心不忘产学研·2024-02-19 14:32

Task4 - 建模与调参

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
100MHz·2024-02-19 13:13

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·2024-02-19 10:29

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
pyniu·2024-02-15 08:29

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine
OverlordDuke·2024-02-15 02:42

[Stay Sharp]决策树ID3算法实现

介绍通过101种动物的17种形态数据以及对应的动物种类（[1:哺乳动物,2:鸟类,3:爬虫类,4:鱼类,5:两栖动物,6:昆虫,7:无脊椎动物]）来学习决策树算法。
三千雨点·2024-02-14 02:14

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法，用于解决分类和回归问题。
亦旧sea·2024-02-13 14:53

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高预测性
亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

此外，集成学习使用的基学习器模型一般都是决策树(decisiontree)。1、bagging与bo
小贝学生信·2024-02-13 09:46

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！从此只看高清视频AI黑科技，老照片修复，模糊变高清腾讯的这个算法，我搬到了网上，随便玩！不知道大家是否喜欢这种类型的文章，其实我最近又打算开始更新100天搞定机器学习了，就想用类似lightgbm可视化调参这篇文章的风格，让大家在学习一个模型的时候有参与
统计学家·2024-02-13 07:20

R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。
拓端研究室·2024-02-13 00:04

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan
LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四、分类与回归（一）逻辑斯蒂回归分类器（二）决策树分类器一
Francek Chen·2024-02-12 11:15

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机
住在天上的云·2024-02-12 09:56

XGBoost算法

XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11
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