C4.5决策树第19页

机器学习十大经典算法

1、C4.5机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

隔壁大虾·2023-10-08 17:22

第四章决策树总结

目录第四章决策树总结1.基本流程2.划分选择ID3决策树：使用信息增益来划分属性C4.5决策树：使用信息增益率划分属性CART决策树：使用基尼指数划分属性3.剪枝处理预剪枝:后剪枝:4.连续与缺失值第四章决策树总结这一章主要包括基本流程

CsdN317a·2023-10-08 13:21

《机器学习》第4章决策树

决策树4.1基本流程决策最终结论是期望的判定结果，例如“是”还是“不是”。

Kefan Lai·2023-10-08 13:51

educoder-第四章决策树作业

这是educoder平台，第四章决策树作业展示。PS:创作不易，请你点点你鼠标，给个关注吧！！！

Tony_Chen_0725·2023-10-08 13:43

机器学习第四章决策树

机器学习第四章决策树4.1基本流程分而治之递归返回：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分（当前结点为叶节点，设置为所含样本最多的类别）当前结点包含的样本集为空

klmyty·2023-10-08 13:42

第4章决策树

文章目录4.1基本流程4.2划分选择4.3剪枝处理4.4连续与缺失值4.5多变量决策树4.6阅读材料4.1基本流程决策树也称判定树，是一类常见的机器学习方法。

太极生两鱼·2023-10-08 13:37

信息增益，经验熵和经验条件熵——决策树

目录1.经验熵2.经验条件熵3.信息增益4.增益比率5.例子16.例子2在决策树模型中，我们会考虑应该选择哪一个特征作为根节点最好，这里就用到了信息增益通俗上讲，信息增益就是在做出判断时，该信息对你影响程度的大小

阿波拉·2023-10-08 12:24

【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用

文章目录决策树详解ID3算法C4.5算法CART算法scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例一维回归的图像绘制决策树详解决策树（DecisionTree

高朗·2023-10-08 09:13

决策树-西瓜书

决策树生成是一个递归过程，递归返回的条件是：1.当前节点包含的样本属于同一类别，无需划分2.当前属性集为空，或所有样本在所有属性上取值相同3.当前节点包含的样本集合为空划分选择：信息墒、信息增益、（增益越大表示使用属性划分所获得的

Leslie__l·2023-10-08 09:10

Decision Trees from scratch using Python

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介决策树（decisiontree）是一种机器学习方法，它可以用来分类或回归问题。它可以用来解决多种复杂的问题，包括预测性分析、分类问题、回归问题等。

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-07 21:49

遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

这是一个决策树的预剪枝问题，当我想要用accuracy_score等sklearn自带函数进行评估时，出现了报错ValueError:Classificationmetricscan’thandleamixofbinaryandcontinuoustargets

littlebamboo小竹子·2023-10-07 20:46

【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现（3）】ID3 (代码实现,包含绘图,西瓜书示例)

importmathimportmatplotlib.pyplotaspltD=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['浅白','蜷缩','浊响'

TomcatLikeYou·2023-10-07 16:10

【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现（5）】CART (代码实现,包含绘图,西瓜书示例)

使用的面向对象方式编写,主要类是Cart类,直接传入数据和属性集合,然后draw就可以运行结果如下(每次运行属性值顺序可能会不同,由于hash问题,不用管,结果是一样的)全部代码可下载项目https://gitee.com/TomCoCo/mLearn.git这里是代码,有完整的注释,可以直接运行如上图核心方法createTreeimportmathimportmatplotlib.pyplota

TomcatLikeYou·2023-10-07 16:10

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-07 11:51

机器学习：决策树

决策树决策树是一种基于树形结构的模型，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。特征选择根节点的选择该用哪一个特征呢？接下来的节点呢？

fakerth·2023-10-06 20:53

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定森林

csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素：假定了特征与特征之间相互独立贝叶斯：贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数应用场景文本分类四、决策树找到最高效的决策顺序信息增益基尼系数信

csj50·2023-10-06 15:36

xgboost学习-XGBoost的智慧

文章目录一、选择弱评估器：重要参数booster二、XGB的目标函数：重要参数objective三、求解XGB的目标函数四、参数化决策树alpha，lambda五、寻找最佳树结构：求解ω与T六、寻找最佳分枝

育林·2023-10-06 15:04

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

机器学习笔试面试题——day4

选择题2、我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以A增加树的深度B增加学习率(learningrate)C减少树的深度D减少树的数量增加树的深度,会导致所有节点不断分裂,直到叶子节点是纯的为止

我们家没有秃头的基因·2023-10-06 12:39

2021-04-19

了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务相关原理介绍与推荐线性回归模型决策树模型GBDT模型XGBoost模型LightGBM模型推荐教材代码示例读取数据线性回归&

4d2551dd443a·2023-10-05 17:13

决策树ID3、C4.5

决策树ID3、C4.5如需转载，请注明作者及出处.作者：Treant出处：http://www.cnblogs.com/en-heng/【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïveBayesCART1

小小少年Boy·2023-10-05 15:48

Python数据科学基础教程

本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；数据建模：包括线性回归、逻辑回归、决策树

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-05 03:22

Task4模型调参

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

酱油啊_·2023-10-05 00:43

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

1、基础算法RandomForestClassifier：随机森林分类器是基于决策树的集成方法。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:55

CART算法解密：从原理到Python实现

目录一、简介CART算法的背景例子：医疗诊断应用场景例子：金融风控定义与组成例子：电子邮件分类二、决策树基础什么是决策树例子：天气预测如何构建简单的决策树例子：动物分类决策树算法的类型例子：垃圾邮件分类三

TechLead KrisChang·2023-10-04 20:36

【算法导论】线性时间排序（计数排序、基数排序、桶排序）

1.排序算法的下界比较排序可以被抽象为一棵决策树，以下是作用于三个元素时的比较排序决策树：在决策树中，，每个内部节点都以i:ji:j

zjx...·2023-10-04 17:08

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

目录一、简介决策树（DecisionTree）例子：信息熵（InformationEntropy）与信息增益（InformationGain）例子：信息增益比（GainRatio）例子：二、算法原理信息熵

TechLead KrisChang·2023-10-03 15:42

机器学习（四十八）：粒子群优化（PSO）-提升机器学习模型准确率的秘密武器

模块安装和测试例子PSO优化决策树总结PSO算法简介粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的启发式算法。

川川菜鸟·2023-10-02 19:47

决策树剪枝：解决模型过拟合【决策树、机器学习】

如何通过剪枝解决决策树的过拟合问题决策树是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。

修炼室·2023-10-01 23:15

统计模型----决策树

决策树（1）决策树是一种基本分类与回归方法。它的关键在于如何构建这样一棵树。决策树的建立过程中，使用基尼系数来评估节点的纯度和划分的效果。

过客尘烟·2023-10-01 11:06

决策树

2019.5.11基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，是基于树的结构来进行决策的，在一系列给定条件下，对各个属性进行测试，分流到不同的分支上，最后分流到决策树的叶节点上得出最终结果

北冥有鱼zp·2023-10-01 00:41

第78步时间序列建模实战：随机森林回归建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面之前我们以决策树为例子，展示了各种花里胡哨的时间序列建模。从这一期开始，我们继续基于python构建各种机器学习和深度学习的时间序列预测模型。

Jet4505·2023-09-30 15:56

第77步时间序列建模实战：多因素预测 vol-2（以ARIMA为例）

为了便于演示，本期仅仅使用决策树的单步滚动预

Jet4505·2023-09-30 15:26

《机器学习入门》笔记 - 决策树

决策树计算香农熵defcalcShannonEnt(dataSet):numEntries=len(dataSet)labelCounts={}forfeatVecindataSet:currentLabel

一个认真学代码的pm·2023-09-30 14:32

写预测股票的python程序

pandas_datareader或者yfinance获取数据.数据预处理:获取到的数据可能存在缺失值或者异常值,需要进行清洗和预处理.模型选择:需要选择合适的模型进行股票预测,常见的模型有线性回归、支持向量机、决策树

黄涵奕·2023-09-30 12:56

9_分类算法—决策树

文章目录1信息熵1.1比特化（Bits）1.2一般化的比特化（Bits）1.3信息熵（Entropy）1.3.1熵越大混乱程度越大1.4条件熵H（YIX）2决策树2.1什么是决策树2.2决策树构建过程（

少云清·2023-09-30 06:05

做正确的选择用这个方法就可以了

在复习《好好学习》这本书的时候，发现一个以前遗漏没有引起重视的理论，就是决策树理论。其实这个理论我不仅在《好好学习》里有看到，曾经学习企业管理的时候，在《现代管理学》也学习过。为什么记不住了呢？

cdlouie·2023-09-30 05:04

决策树与随机森林

1.2决策树和随机森林的概述2.决策树2.1基本定义和概念2.2如何构建一个决策树？

@kc++·2023-09-29 23:37

穷查理宝典

第二章思维方式多元思维模型主要有复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。

偶然思维·2023-09-29 19:32

有监督学习与非监督学习差异

包括所有的回归算法和分类算法，例如线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。

低调的风·2023-09-29 14:57

决策树思维模型

决策树包含四节点：决策结点，状态结点，概率分支，结果点。决策节点引出的分支叫方案分支，状态节点引出的分支叫状态分支，结果节点是决策时的叶子节点，它旁边展示损益值。

围炉点睛·2023-09-29 11:12

sklearn 决策树无法处理类别特征

温故知新,没事儿又去看看以前的code.1.前言之前写了篇利用sklearn对红酒数据集分类.其中,红酒数据集是长这样的:而西瓜数据集是长这样的:很明显,前者属于浮点特征型数据,后者则是类别特征型数据.同样,我们利用sklearn.tree模块来进行树的构造,结果报错ValueError:couldnotconvertstringtofloat:'青绿'它就不能处理非浮点型的数据,我本人觉得比较扯

uodgnez·2023-09-29 05:35

机器学习之决策树

1.引入顾名思义,决策树是由一个个“决策”所组成的树,放“决策依据”的是非叶结点,放“决策结果”的是叶结点.决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,它也是我们人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制

uodgnez·2023-09-29 05:04

工业蒸汽量预测（速通三）

工业蒸汽量预测（三）特征优化1特征优化的方法1.1合成特征1.2特征的简单变换1.3用决策树创造新特征1.4特征组合模型融合1模型优化1.1模型学习曲线1.2模型融合提升技术1.3预测结果融合策略1.4

盖盖的博客·2023-09-28 23:29

工业蒸汽量预测（速通二）

工业蒸汽量预测（二）特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4决策树回归模型

盖盖的博客·2023-09-28 23:28

决策树

理论什么是决策树？

cccshuang·2023-09-28 22:39

机器学习之决策树算法介绍

决策树介绍决策树(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等于零的概率，评价项目风险，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

梦游症者·2023-09-28 19:11

决策树

读书笔记机器学习决策树基本概念基于树结构进行决策，即有一个根结点，若干个内部节点和若干个叶节点。目的是为了产生一一个泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。

汤尧·2023-09-28 17:07

推荐频道

C4.5决策树