粗糙集特征选择

监督学习 | ID3 & C4.5 决策树原理

文章目录决策树1.特征选择1.1熵1.2条件熵1.3信息增益1.4信息增益率2.决策树生成算法1信息增益及信息增益率的算法2.1ID3算法2.2C4.5算法3.决策树剪枝3.1预剪枝3.2后剪枝算法2树的剪枝算法参考文献相关文章
X1AO___X1A·2020-06-29 16:30

决策树之特征选择

特征选择（节点划分）一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”(purity)越来越高。
_荒流·2020-06-29 15:00

python实现分类决策树ID3和C4.5算法

ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法（IterativeDichotomiser3）该算法要先进行特征选择，再生成决策树，其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。
Sarah Huang·2020-06-29 14:03

决策树ID3、C4.5和CART算法总结，及案例计算

决策树学习通常包括3个步骤：·特征选择·决策树的生成·决策树的修剪决策树的算法主要包括三大算法：·Quin1986
小鸡杂毛·2020-06-29 13:32

机器学习算法9_决策树+剪枝(适用ID3与C4.5)

C4.5)剪枝目的:解决决策树过拟合问题决策树过拟合:根据ID3与C4.5的算法我们可以知道,决策树依据信息增益或信息增益比在不断的迭代生产新的子节点,直到不能继续下去为止这个过程中,算法只考虑当前节点的特征选择与数据的划分
修修修秀·2020-06-29 12:26

随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT、也叫多重累加回归树（MART））、XGBoost

在构造每棵决策树时，都是从M个特征中选择m个特征组成一个集合，在这个集合中进行特征选择。因此，如果某些特征值缺失或值异常，这些特征的重要性会比较小
牛奶芝麻·2020-06-29 12:36

李宏毅机器学习（六）

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。2.决策
Cjv Chen·2020-06-29 11:59

李宏毅机器学习（五）

一、信息增益在机器学习决策树算法中，涉及到特征选择。特征选择目的是选择对训练数据具有分类能力的特征，因此可以提高决策树学习效率。通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。
Cjv Chen·2020-06-29 11:58

周志华老师《机器学习》西瓜书精炼版笔记

导读周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍，书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等)16章完整版笔记介绍推荐一个西瓜书
Mr.Ma-master·2020-06-29 10:47

零基础入门数据挖掘——建模调参

建模调参内容介绍线性回归模型：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
楚天星云·2020-06-29 10:57

Datawhale记录知识点

1、留一验证2、K折交叉验证4、描述一下什么是决策树算法，是如何进行特征选择的？5、PCA和LDA有什么异同？1、谈谈你对集成学习的见解与认识，描述一下它
HAITG·2020-06-29 10:26

Task3 特征选择(TF-IDF以及互信息)

一.什么是TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文件频率).字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。词频(termfrequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数),以防止它偏向长的文件。（同一个词语在
colorful_-_·2020-06-29 09:42

机器学习

多分类问题2在LogisticRegression中,如果同时加入L1和L2范数,会产生什么效果()可以做特征选择,并在一定程度上防止过拟合解析//L1范数用于特征选择，L2范数可以约束模型参数，抑制过拟合
Wenyu_1307·2020-06-29 08:15

决策树模型结构 信息增益与信息增益率

决策树模型结构决策树算法是一种监督学习算法；决策树是一个类似流程图的树结构：每个内部节点(分支节点/树枝节点)表示一个特征或属性，每个树叶节点代表一个分类；构造决策树的基本算法：(1)ID3算法：使用信息增益进行特征选择
weixin_43258017·2020-06-29 07:47

【李航-统计学习方法】第五章- 决策树-2

文章目录5.2特征选择5.2.１特征选择问题5.2.２信息增益(1)熵（2）条件熵（3）信息增益5.2.3信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART
球球_07·2020-06-29 07:22

NLP --- 文本分类（向量空间模型（Vector Space Model）VSM）

本节主要介绍文本分类中的一种算法即向量空间模型，这个算法很经典，包含文本预处理、特征选择、特征权值计算、分类算法、这是VSM的几个主要步骤，在宗老师的书里都有详细的讲解，这里也会进行深入的讲解，浅显易懂的是目的
zsffuture·2020-06-29 04:52

学习笔记(02):零基础搞定Python数据分析与挖掘-数据分析的流程

理解数据分析的各个流程：semmaS：sample（搜集数据）收集数据手段：问卷调查数据库查询实验室试验机器设备的记录E:explore(数据探索)探索方向：离散变量的分布比例连续变量的分布形态数据的异常和缺失特征选择
weixin_42068680·2020-06-29 03:48

数据研发学习笔记08：数据预处理

等距离（equal-distance）分箱3.2等频率（equal-frequency）分箱3.3基于熵的离散化方法3.4ChiMerge方法4数据清洗4.1处理缺失数据4.2处理噪音数据5特征提取与特征选择
Lynn Wen·2020-06-29 02:50

决策树面试整理

优点：具有可读性，分类速度快；决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪；决策树学习的思想来源主要是ID3算法、C4.5算法以及CART算法面试问题1：什么是决策树？
隔壁偷菜的谁·2020-06-29 02:32

利用线性回归模型进行kaggle房价预测

最近刚学线性回归的一些基础知识，就想利用kaggle中的一个入门级比赛HousePrices:AdvancedRegressionTechniques进行一下巩固，发现建模之前的数据清洗与特征选择非常重要
weixin_41890393·2020-06-29 02:31

Julia机器学习 ---- 特征选择

1、为什么要特征选择特征选择也叫特征子集选bai择(FSS,FeatureSubsetSelection)。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。
October-·2020-06-29 02:32

机器学习（ML）-- 算法框架及基础

机器学习算法框架及相关基础第一部分：机器学习算法框架及基础一、框架图二、降维与特征选择1、降维2、特征选择三、评估方法四、过拟合与欠拟合第一部分：机器学习算法框架及基础一、框架图    二、降维与特征选择
数说·2020-06-29 01:25

第4.2章：决策树（decision tree)_决策树的剪枝&优缺点

第4.2章：决策树_决策树剪枝一、特征选择二、决策树生成三、决策树剪枝预剪枝后剪枝预剪枝与后剪枝对比四、CART的后剪枝五、决策树的优缺点一、特征选择二、决策树生成三、决策树剪枝决策树如果将全部特征都用上
popo-shuyaosong·2020-06-29 01:54

kaggle_titanic数据集学习

目标Kaggle介绍问题背景介绍小问题表头#流程分析数据模型以及特征选择数据认知属性与获救结果的关联统计看看各乘客等级的获救情况特征选择特征缺失逻辑回归建模交叉验证(crossvalidation)参考目标主要是为了几天后的
昧昧我思之·2020-06-29 01:26

机器学习实战一：决策树

机器学习实战一：决策树1决策树理论介绍1.1引例1.2基本思想1.2.1特征选择（1）信息熵（2）信息增益（2）信息增益率1.2.2决策树的生成1.2.3决策树的剪枝2决策树代码实现2.1R语言代码2.2
有梦想的咸鱼~·2020-06-29 01:49

机器学习之决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。特征选择特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习
weixin_40283480·2020-06-28 23:49

机器学习分类—svm+bagging（sklearn）

1.特征工程我认为的特征工程主要的步骤是，特征观察，特征分析，特征提取，特征处理和特征选择。
三门Simon·2020-06-28 23:27

决策树与随机森林

一、决策树的简介决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。
Denver_Liao·2020-06-28 22:20

机器学习6：决策树算法概述

决策树算法简介：决策树是一种基本的分类与回归方法，在分类问题中表示基于特征对实例进行分类的过程；决策树学习的目标是根据给定的训练集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类；决策树的构建通常有三个步骤：特征选择
小娜美要努力努力·2020-06-28 22:31

决策树

那么提出一个问题：在构建决策树，进行特征选择划分时，究竟选择哪个特征更好些？这就要求确定选择特征的准则。直观上
weixin_39198774·2020-06-28 22:18

通过一个小例子帮助你理解正则化(附python代码）

没有用正则化的例子1.用了正则化的例子一.L1和L2正则化简单介绍：1.L1和L2正则化的作用（这一部分摘自网络，我主要是提供后面的代码说明）：L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择
yangyangyangr·2020-06-28 21:06

文本分类任务的基础实现（二）——机器学习部分_分类器_代码介绍

机器学习部分主要包含特征工程和分类器两大部分：特征工程部分主要针对文本分类任务的hash/lsa/lda/doc2vec特征提取/特征选择/特征组合/特征构造进行了实现；分类器部分主要有逻辑回归/SVM
堂姐在这儿。·2020-06-28 20:21

机器学习——数据预处理（Preprocessing）

数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、缺失值处理、异常值处理、属性编码、数据标准化、特征选择、主成分分析。
皓皓家的·2020-06-28 20:24

主成分分析（PCA）算法的简单推导和实例

特征选择就是简单的从高纬度的特征中选择其中一个子集来作为新的特征。特征抽取是将高纬度的特征经过一些函数映射到低纬度，将其作为新的特征。我们常见的分析方法包括有因子分析和主成分分析。
谢嘉嘉嘉嘉·2020-06-28 20:47

数学推导+纯Python实现机器学习算法4：决策树之ID3算法

三大经典决策树算法最主要的区别在于其特征选择准则的不同
louwill12·2020-06-28 20:25

机器学习概论1

机器学习概论11、机器学习定义2、机器学习方法分类3、机器学习面临的难题和挑战4、机器学习流程4.1数据预处理4.1.1数据清洗4.1.2数据采样4.1.3数据集拆分4.2特征工程4.2.1特征编码4.2.2特征选择
北街末雨Yyg·2020-06-28 19:46

记一次完整的机器学习竞赛经历

机器学习竞赛经历前言拓扑图数据分析与处理特征工程1.特征选择2.特征处理模型前言此次竞赛的题目为‘信用卡盗刷侦测’，主办方收集120天信用卡交易数据，0-90天作为训练集，90-120天作为测试集，去除
英俊强健·2020-06-28 19:38

机器学习基础

2.机器学习步骤：数据预处理（数据清洗，数据采样，数据集拆分）——>特征工程（特征选择，特征降维，特征编码，规范化）其中各种步骤都存在一定的规则和方法。3.机器学习的
biglayman·2020-06-28 15:00

特征选择之TF-IDF

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>TF-IDF，最开始用于信息检索，在信息检索中其计算过程如下TF-IDF模型的主要思想是：如果词w在一篇文档d中出现的频率高，并且在其他文档中很少出现，则认为词w具有很好的区分能力，适合用来把文章d和其他文章区分开来。该模型主要包含了两个因素：TF,IDF词频TF(TermFrequency)词w在文档d中出现次数count(w,d)和文档d中
weixin_34221112·2020-06-28 14:37

python大战机器学习——数据预处理

数据预处理的常用流程：1）去除唯一属性2）处理缺失值3）属性编码4）数据标准化、正则化5）特征选择6）主成分分析1、去除唯一属性如id属性，是唯一属性，直接去除就好2、处理缺失值(1)直接使用含有缺失值的特征如决策树算法就可以直接使用含有缺失值的特征
weixin_34122810·2020-06-28 11:34

Logistic逻辑回归 特征选择 分类

特征选择很重要，除了人工选择，还可以用其他机器学习方法，如逻辑回归、随机森林、PCA、LDA等。
weixin_33922672·2020-06-28 08:15

NLP-特征选择

文本分类之特征选择1研究背景对于高纬度的分类问题，我们在分类之前一般会进行特征降维，特征降维的技术一般会有特征提取和特征选择。而对于文本分类问题，我们一般使用特征选择方法。
lyuharvey·2020-06-28 07:30

使用sklearn做单机特征工程

2数据预处理2.1无量纲化2.1.1标准化2.1.2区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1
weixin_30872789·2020-06-28 01:42

决策树--信息增益，信息增益比，Geni指数的理解

决策树是表示基于特征对实例进行分类的树形结构从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。
weixin_30840573·2020-06-28 01:35

《特征工程三部曲》之三：维度压缩

当特征选择完成之后，就可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大导致计算量大，训练时间长的问题；因此，降低特征矩阵维度，也是必不可少的，主成分分析就是最常用的降维方法，在减少数据集的维度的同时，保持对方差贡献最大的特征
weixin_30674525·2020-06-27 23:20

【机器学习速成宝典】模型篇06决策树【ID3、C4.5、CART】（Python版）

目录什么是决策树(DecisionTree)特征选择使用ID3算法生成决策树使用C4.5算法生成决策树使用CART算法生成决策树预剪枝和后剪枝应用：遇到连续与缺失值怎么办？
weixin_30555125·2020-06-27 21:18

多元线性回归模型的特征选择：全子集回归、逐步回归、交叉验证

在多元线性回归中，并不是所用特征越多越好；选择少量、合适的特征既可以避免过拟合，也可以增加模型解释度。这里介绍3种方法来选择特征：最优子集选择、向前或向后逐步选择、交叉验证法。最优子集选择这种方法的思想很简单，就是把所有的特征组合都尝试建模一遍，然后选择最优的模型。基本如下：对于p个特征，从k=1到k=p——从p个特征中任意选择k个，建立C(p,k)个模型，选择最优的一个（RSS最小或R2最大）；
weixin_30478923·2020-06-27 20:20

Part 2

机器学习的工作的一般流程1.数据清理和格式化2.探索性数据分析3.特征工程和特征选择4.在性能指标上比较几种机器学习模型5.对最佳模型执行超参数调整6.在测试集合中评估最佳模型7.解释模型结果8.得出结论在
博士伦2014·2020-06-27 19:26

决策树优缺点及适用场景

##从智库百科摘取优点：1、可以生成可以理解的规则2、计算量相对不是很大3、可以处理连续和种类字段4、可以清晰的显示哪些字段比较重要（这一特性可以用于特征选择）缺点：1、对连续型字段比较难预测2、对于有时间顺序数据
weixin_30384217·2020-06-27 19:23

特征选择-熵和互信息

1、熵一个离散型的随机变量X的熵H(X)定义为熵常用以2为底的对数，则熵的单位用比特(bit)进行表示。以e为底的对数，则熵的单位用nat表示熵可以看做是随机变量平均不确定度的度量。2、互信息定义（mutualinformation）它是一个随机变量包含另一个随机变量信息的度量。考虑两个随机变量X和Y，它们的联合概率密度函数为p(x,y)，其边际概率密度函数分别为p(x)和p(y)，互信息I(X;
旺旺丫丫·2020-06-27 13:15
上一页 45 46 47 48 49 50 51 52 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他