C4.5决策树

R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化...

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33609Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频背景本文帮助客户使用这些数据来说明多元线性模型的各种图形方法。
拓端研究室TRL·2023-09-12 06:46

数据分享|SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31745近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。相关视频在贷款违约预测的数据（查看文末了解数据免费获取方式）的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。解决方案任务/目标根据借款者的个人信息和贷款的属性
拓端研究室TRL·2023-09-12 05:56

如何利用“风险显露度”来进行项目决策？

风险显露度公式如下所示：利用“风险显露度”进行项目决策,在项目管理里专业叫法为“决策树计算期望货币价值（EMV）”1.何为EMV?
斌斌_Jason·2023-09-11 07:49

12-分类算法-决策树、随机森林

决策树生活中的决策树模型：在这里插入图片描述显然：判断依据的重要性从前往后越来越小信息的度量和作用在不知道任何信息的情况下猜测32支球队中的冠军：如果用二分法，需要猜5次，即需要的代价为5bit，这个5bit
jxvl假装·2023-09-11 02:26

cart算法python实现：从CART算法中学习如何构建有效的决策树

它使用一种叫做分类和回归树（CART）的决策树结构，通过将数据集分割成多个子集来建立模型。
api_ok·2023-09-10 16:50

机器学习入门教学——决策树

1、简介决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。决策树算法属于监督学习方法。决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下来构建决策树。
恣睢s·2023-09-10 00:54

记忆化搜索

解法1:递归在这个题中，dfs被赋予的使命就是给你一个数N，返回第N个斐波那契额数即可，虽然表面上来看递归函数非常简单，但是如果将递归展开图1)这个递归的时间复杂度是很慢的:如图所示，当我们针对于这颗决策树来做深度优先遍历的时候
辅助东皇燕双鹰·2023-09-09 22:38

CatBoost vs. LightGBM vs. XGBoost，谁才是最强王者！

提升算法是一类机器学习算法，通过迭代地训练一系列弱分类器（通常是决策树）来构建一个强分类器。在每一轮迭代中，新的分类器被设计为修正前一轮分类器的错误，从而逐步提高整体的分类性能。
Python数据挖掘·2023-09-09 14:54

穷举&&深搜&&暴搜&&回溯&&剪枝(4)

一)单词搜索:直接在矩阵中依次找到特定字符串79.单词搜索-力扣（LeetCode）画出决策树，只需要做一个深度优先遍历:1)设计dfs函数:只需要关心每一层在做什么即可，从这个节点开始，开始去尝试匹配字符串的下一个字符
辅助东皇燕双鹰·2023-09-09 08:09

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节，微分动态规划，线性二次高斯分布深度学习反向传播决策树集成学习
布客飞龙·2023-09-09 04:59

决策树（Decision Tree）

一.概述决策树是一种非参数有监督的机器学习方法，可以用于解决回归问题和分类问题。通过学习已有的数据，计算得出一系列推断规则来预测目标变量的值，并用类似流程图的形式进行展示。
柳奈奈·2023-09-09 01:05

决策树基本原理概述

没错，就是倒着的举例简述决策树的工作原理决策树可以实现二分类等问题，举个例子：一大批志愿者100人，目标：判断某一个人是否具有“A病”志愿者属性：年龄；性别；生活地区经纬度；家中长辈是否有A病；本人是否有
出题老头·2023-09-09 01:25

CDA知识整理

多表连接模型星型模型：一个事实表与多个维度表分别直连，维度表之间无连接星座模型：两个及以上的事实表连接一个维度表雪花模型：一个事实表和多个维度表连接，维度与维度之间也有连接交叉连接：两者之间有多种连接方式业务图标决策树
喵星人来踩博客·2023-09-09 00:18

机器学习第八课_决策树

决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。与训练数据集不相矛盾的决策树（即能对训练数据进行正确分类的决策树）可能是0个或多个。我们需要找到一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具有很
素心似锦·2023-09-09 00:25

SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31745原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贷款违约预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。解决方案任务/目标根据借
·2023-09-08 23:28

SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31745原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贷款违约预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。解决方案任务/目标根据借
·2023-09-08 23:57

R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33609原文出处：拓端数据部落公众号背景Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起来像是一个有两个翼的大斑点。本文帮助客户使用这些数据来说明多元线性模型的各种图形方法。正如我们将看到的那样
·2023-09-08 23:25

2023数学建模国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路文档

已经写出国赛E题黄河水沙监测数据分析完整代码分析+处理结果+思路分析（30+页），包括数据预处理、数据可视化（分组数据分布图可视化、相关系数热力图可视化、散点图可视化）、回归模型（决策树回归模型、随机森林回归
Kerry_6·2023-09-08 21:10

机器学习——boosting之XGBoost(未完）

看了几篇，总感觉这个XGBoost不仅仅是对GBDT的改进版，还包含了对CART决策树的改进首先，GBDT是经过泰勒一阶导出来的，XGBoost
# JFZero·2023-09-08 09:01

机器学习——boosting之提升树

直到看到有个up主说了，我才稍微懂相当于，我在adaboost里的弱分类器，换成CART决策树就好了呗？书上也没有明说，唉。。。
# JFZero·2023-09-08 09:00

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树
# JFZero·2023-09-08 09:57

什么是机器学习中的集成学习，列举几种常见的集成学习算法

常见的集成学习算法包括：随机森林（RandomForest）：随机森林是一种集成学习方法，它将多个决策树组合成一个集成模型。
大学生资源网·2023-09-08 06:29

机器学习2—分类算法之决策树（Decision Tree）

决策树（DecisionTree）前言1.分类模型实例讲解2.常见的分类算法一、决策树的基本概念二、DTC算法三、用决策树来分析鸢尾花3.1数据集3.2决策树分析鸢尾花四、数据集划分和分类评估五、区域划分对比六
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-09-08 06:01

机器学习基础之《分类算法（6）—决策树》

一、决策树1、认识决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法2、一个对话的例子想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断
csj50·2023-09-08 06:58

机器学习——随机森林特征选择及周期性分析

其实质是对决策树算法的一种改进，对于决策树算法只是一棵树，而随机森林因为”森林“我们一可以看出如其名，是将多棵决策树合并一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的
泡泡怡·2023-09-08 06:24

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型

【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型一、学习资料(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。
随风飘摇的土木狗·2023-09-08 06:52

机器学习算法----原理总结

目录一、线性回归1、正向拟合函数：2、如何衡量损失：3、优化策略：二、逻辑回归1正向拟合函数1.1线性函数生成1.2Sigmoid激活函数2、如何衡量损失3、优化策略三、决策树引言1.ID3算法1.1前向输出
温旧酒一壶~·2023-09-08 05:29

数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...

完整报告链接：http://tecdat.cn/?p=28579作者：NuoLiu数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要（点击
拓端研究室TRL·2023-09-08 04:52

浅谈机器学习算法-决策树

决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinlan提出了ID3算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘领域得到极大的发展。
数新网络·2023-09-08 04:37

2019-04-03

2.决策树不同算法在决策树中，C3.0特征
Diamond1995·2023-09-08 04:01

数学建模--决策树的预测模型的Python实现

目录1.算法流程简介2.算法核心代码3.算法效果展示1.算法流程简介"""决策树的应用:对泰坦尼克号数据集成员进行预测生死算法流程还是比较简单的,简单学习一下决策树跟着注释写即可文章参考:https:/
Danceful_YJ·2023-09-07 06:51

GBDT，XGBoost算法理解

Adaboost模型的决策边界比单层决策树的决策边界要复杂的多。也就是说，Adaboo
小小白2333·2023-09-06 20:08

机器学习算法——决策树1（ID3决策树算法）

1.决策树（DecisionTree）是一种常用的分类方法，是一种监督学习。一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试。
Vicky_xiduoduo·2023-09-06 16:34

机器学习算法系列————决策树（二）

1.什么是决策树用于解决分类问题的一种算法。左边是属性，右边是标签。属性选择时用什么度量，分别是信息熵和基尼系数。这里能够做出来特征的区分。下图为基尼系数为例进行计算。
要努力啊啊啊·2023-09-06 16:32

决策树算法学习笔记之决策树原理

目录树模型如何切分特征即选择节点（决策树中最关键的部分）衡量标准-熵决策树算法决策树剪枝策略树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策过程）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如何切分特征即选择节点
Hermione'·2023-09-06 13:35

决策树算法学习笔记之代码实现

frommathimportlogimportoperatordefcreateDataSet():dataSet=[[0,0,0,0,'no'],[0,0,0,1,'no'],[0,1,0,1,'yes'],[0,1,1,0,'yes'],[0,0,0,0,'no'],[1,0,0,0,'no'],[1,0,0,1,'no'],[1,1,1,1,'yes'],[1,0,1,2,'yes'],[1
Hermione'·2023-09-06 13:35

决策树算法学习笔记之参数构造

目录决策树中的正则化Ensemblelearning（集成算法）决策树中的正则化DecisionTreeClassifier类还有一些其他参数类似的限制了决策书的形状：min_samples_split
Hermione'·2023-09-06 13:35

数据挖掘学习笔记之决策树

决策树从数据中产生决策树的数据学习称为决策数学习,简称决策数.决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术,使用其可建立分类和预测模型;它的形状如同一棵树,每个节点对于与对象的某个属性,每个分支对应这个属性的某个可能取值
阳光里哭泣的狗·2023-09-05 19:53

机器学习---预剪枝、后剪枝（REP、CCP、PEP、）

1.为什么要进行剪枝横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在⼀个独⽴的测试集上测量出来的精度。
三月七꧁ ꧂·2023-09-05 06:49

机器学习也可以在线做！

访问链接：https://galaxyproject.org/community/machine-learning/一图感受各种机器学习算法机器学习算法-随机森林之决策树初探（1）机器学习算法-随机森林之决策树
生信宝典·2023-09-05 01:21

送你一个在线机器学习网站，真香！

https://campus.datacamp.com机器学习系列教程从随机森林开始，一步步理解决策树、随机森林、ROC/AUC、数据集、交叉验证的概念和实践。
生信宝典·2023-09-05 01:20

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析引言机器学习算法是人工智能领域的核心，它们用于解决各种问题，从预测房价到图像分类。
不一样的老墨·2023-09-04 19:45

机器学习——决策树与随机森林

机器学习——决策树与随机森林文章目录前言一、决策树1.1.原理1.2.代码实现1.3.网格搜索1.4.可视化决策树二、随机森林算法2.1.原理2.2.代码实现三、补充（过拟合与欠拟合）总结前言决策树和随机森林都是常见的机器学习算法
星石传说·2023-09-04 19:44

分类算法系列⑤：决策树

目录1、认识决策树2、决策树的概念3、决策树分类原理基本原理数学公式4、信息熵的作用5、决策树的划分依据之一：信息增益5.1、定义与公式5.2、⭐手动计算案例5.3、log值逼近6、决策树的三种算法实现
逐梦苍穹·2023-09-04 19:14

机器学习：可解释学习

可解释还是强模型决策树是有比较好的解释性的。随机森林作出的判断也无法明确指出是什么原因得到的答案。可解释学习的目标人需要一
uncle_ll·2023-09-04 18:27

机器学习算法学习-决策树（ID3、C4.5、CART）

1.算法从这部分开始，我们来讲解机器学习中最实用，效率高且效果好的决策器集成类的算法。RF、GBR、Adboost是三个最经典的集成类算法，所谓集成类算法，就是集成了一些弱学习器的结果，综合输出一个更为可靠的结果。举个例子来说，如果有一位不知道从哪里来的天气学家突然告诉你，马上就要洪水海啸，世界末日了，你在相信这位科学家的言论之前，肯定会先考量一下他是个疯子的可能性有多大。但假如这时候世界各国都出
Kiroro·2023-09-04 08:49

决策树

1概述决策树（decisiontree）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。
豪_34bf·2023-09-03 22:48

机器学习：Xgboost

XgboostXGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种机器学习算法，是梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees）的一种优化实现。
fakerth·2023-09-03 16:09

决策树算法学习笔记

一、决策树简介首先决策树是一种有监督的机器学习算法，其采用的方法是自顶向下的递归方法，构建一颗树状结构的树，其具有分类和预测功能。
小布先生~噫嘘唏·2023-09-03 13:05

机器学习第七周-决策树

决策树是什么决策树(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
繁华落幕_0f7c·2023-09-03 12:42
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