C4.5决策树第28页

决策树概述

文章目录决策树介绍1.介绍**决策树API：**构建决策树的三个步骤决策树的优缺点通过sklearn实现决策树分类并进一步认识决策树2.ID3决策树1.信息熵2.信息增益**定义：****根据信息增益选择特征方法是

加油吶·2023-07-24 20:26

SQL SERVER ANALYSIS SERVICES决策树、聚类、关联规则挖掘分析电商购物网站的用户行为数据...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32118假如你有一个购物类的网站，那么你如何给你的客户来推荐产品呢？（点击文末“阅读原文”获取完整文档、数据）相关视频这个功能在很多电商类网站都有，那么，通过SQLServerAnalysisServices的数据挖掘功能，你也可以轻松的来构建类似的功能。将分为三个部分来演示如何实现这个功能。此篇文章演示了如何帮助客户使用SQLServerAna

拓端研究室TRL·2023-07-24 20:21

潜入《查理•芒格传》

一、供应商--你--客户：尽量不要让别人挡住了你和客户，你和供应商；要尽量减少中间环节；二、学科思维模型：数学：复利（指数模型），排列组合（分析基础），统计概率，决策树会计学，生理学，生物学，心理学，微观经济学

剑行007·2023-07-24 18:22

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061这个数据集（查看文末了解数据免费获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上

拓端研究室TRL·2023-07-24 17:03

【人工智能】监督学习、分类问题、决策树、信息增益

文章目录DecisionTrees决策树建立决策树分类模型的流程如何建立决策树?

编程G的快乐·2023-07-24 17:14

【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）

它由多个决策树组成，通过对这些决策树的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测值。以下是随机森林回归模型的详细原理：随机抽样：随机森林使用自助采

敲代码两年半的练习生·2023-07-24 16:50

Python建模复习：预测型数据挖掘

第四部分预测性数据挖掘模型回归问题：多元线性回归、多元非线性回归、广义线性回归、神经网络分类问题：决策树、逻辑回归、支持向量机、组合算法4.1朴素贝叶斯似然概率/全概率简单贝式网络NaïveBayes接受类别型字段

啾啾二一·2023-07-24 13:28

机器学习小结之决策树

文章目录前言一、介绍1.1原理1.2流程1.3信息熵，信息增益和基尼不纯度二、构建决策树2.1特征选择2.2决策树生成2.3剪枝三、经典算法3.1ID33.2C4.53.3CART四、案例4.1Iris

aabond·2023-07-24 02:01

向上取整/echart地图不显示/同时含离散和连续变量的决策树

分析建模，日常问题整理（二十三）2019.1.31~2019.2.18ceil()向上取整math模块函数print(math.ceil(0.1))echarts百度地图不显示图像一定要同时加载bmap.js和输入正确的ak码，ak码在申请时要设定浏览器端还是服务器端。pyecharts的line-横轴类必须是字符串，如果是数值型，会显示不出图像的！小样本如何选择模型训练求解的模型参数受样本影响特

这是沸羊羊的干爹·2023-07-23 12:12

Python笔记：决策树的实现2019-12-13

学习python主要是来了解人工智能、大数据及区块链的底层架构，我们先从人工智能开发，先挑了一个最容易理解的人工智能模型：决策树，从业务场景挑选旅检通关的处罚过程，看看决策树如何归纳一个旅客通关的处罚过程决策过程

位右虚左·2023-07-22 13:44

1.数据挖掘

1.2数据挖掘的第一个里程碑1.C4.5算法分类问题算法，C4.5的目标是通过学习，找到1个从属性值到类别值得映射关系，并且这个映射能用于

LSim·2023-07-22 07:12

基于树模型的集成算法---GBDT

一、模型介绍GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树。GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。

自由调优师_大废废·2023-07-22 03:10

深度学习之计算机视觉-从入门到入土

#深度学习之计算机视觉github地址https://github.com/ainusers/deep-learning#更新记录1.深度学习基础/监督学习算法(决策树、KNN)2021年3月14日17

AinUser·2023-07-21 17:26

2019-05-31《金字塔原理》读书笔记

客户面临的问题用决策树的模型，对于顾客面临的问题开始拆解，拆解出问题如此开始分析，分析的方法：在收集信息之前，一会有一个系统流程图，这样对于我们收集信息有非常大的帮助。

张彦张大侠·2023-07-21 05:13

使用matlab里的集成树进行数据回归预测

当使用MATLAB时，您可以使用集成学习方法中的决策树来进行数据回归预测。决策树回归是一种基于树状结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测连续值的输出。

晓林爱学习·2023-07-21 03:28

使用matlab里的集成树进行数据分类预测

当使用MATLAB时，您可以使用集成学习方法中的决策树来进行数据分类预测。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测。

晓林爱学习·2023-07-21 03:25

风度78·2023-07-20 16:47

集成算法的参数空间与网格优化

目录1.探索参数空间1.1学习曲线1.2.决策树对象Tree2.使用网格搜索在随机森林上进行调参1.探索参数空间随机森林集成算法的超参数种类繁多、取值丰富，且参数之间会相互影响、共同作用于算法的最终结果

talle2021·2023-07-20 11:30

机器学习算法原理lightgbm、word2vec、cnn、lstm、textcnn、bert、transformer、随机森林、lr

lightgbm2.word2vec3.CNN4.LSTM5.textCNN6.BERT7.transformer8.随机森林9.lr1.lightgbm简单介绍一下ightgbm首先需要说一说GBDT，它是一种基于决策树的集成算法

鸡汤本汤·2023-07-20 07:57

adaboost算法实现

代码算法的框架第一步：将数据内容与标签分开第二步：通过阈值对数据内容进行分类（比如大于阈值部分归为+1或-1，所以一组数据就有两种划分的方法，我们比较这两种方法，哪种错误率比较低）第三步：找到数据集上最佳的单层决策树

大端DD·2023-07-20 02:56

【328→思维模型】禁果效应+路径依赖+决策树

禁果效应越禁止的东西，人们越想要得到手，越希望掩盖某个信息，不让被人知道，它越容易勾起别人的好奇心和探求欲，反而促使别人想尽一切办法来获取被掩盖的信息，禁果效应也叫亚当夏娃效应，或者叫罗密欧与朱丽叶效应。网络图片路径依赖网络图片1）定义指人类社会中的技术演进或制度变迁均有类似于物理学中的惯性，即一旦进入某一路径（无论好还是坏）就会沿着该路径一直发展下去，并锁定在该路线上，惯性的力量会使这一选择不断

Koala谦爸·2023-07-20 01:05

决策树系列(四)

目录1.XGBoost1.1目标函数1.1.2基于决策树的目标函数1.1.3最优切分点划分算法1.1.4加权分位数缩略图1.1.5稀疏感知算法1.2优缺点2.LightGBM2.1目标函数2.1.1单边梯度抽样算法

莫杨94·2023-07-19 23:51

决策树系列(二)

剪枝策略3.3.1预剪枝3.3.2后剪枝3.4缺点4.CART树4.1思想4.2划分标准4.3缺失值4.4剪枝策略4.5类别不平衡4.6回归树4.6.1连续值处理4.6.2预测方式5.总结1.内容介绍决策树是一个非常优秀的机器学习算法

莫杨94·2023-07-19 23:21

决策树系列(三)

目标题1.集成学习1.1Bagging1.2Boosting1.3Stacking2.偏差和方差2.1集成学习的偏差和方差2.2Bagging的偏差和方差2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.RandomForest3.1思想3.2优缺点4.Adaboost4.1思想4.2细节4.2.1损失函数4.2.2正则化4.3优缺点5.GBDT5.1思想5.1.1回归树（RegressionDec

莫杨94·2023-07-19 23:21

机器学习笔记--xgboost核心思想

前面我们已经讲了决策树，提升树（BoostingDecisionTree）是迭代多棵决策树来共同决策，当采用平方误差作为损失函数的时候，每一棵树学习的是之前所有树之和的残差值，残差=真实值-预测值。

weixin_39210914·2023-07-19 23:10

机器学习---集成学习---XGboost

1.GBDT算法原理XGBoost实现的是一种通用的TreeBoosting算法，此算法的一个代表为梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）GBDT的原理是:

温旧酒一壶~·2023-07-19 23:10

机器学习boost--XGBoost

机器学习boost--XGBoost1.boost的概念2.boosting与bagging区别3.XGBoost算法公式推导1.boost的概念决策树所要解决的两个重要问题：1.树结构2.叶节点权重提升的目的是找到合适的权重和合适的树结构

方圆説·2023-07-19 23:09

特征工程的几种常见方法

将所有的数值型特征归一化到一个固定的区间Why：以使用梯度下降算法作为优化算法的模型为例，归一化好的特征能够帮助模型更快的迭代，找到最优解How:线性归一化、均值归一化缺点：对于梯度下降算法的模型比较有用，对决策树一类的模型

谦之·2023-07-19 22:31

信息熵与信息增益在决策树生成中的使用

决策树是机器学习算法的一种，它主要对给定数据集合根据相关属性生成一个类似树结构的一种决策机制。生成树结构，其实可以很随便，只要根据特征值的分支做分叉，把所有的特征遍历完成，这棵树就是一颗决策树。

luffy5459·2023-07-19 12:26

R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集...

p=23344本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

拓端研究室TRL·2023-07-19 09:18

机器学习(十六)：决策树

全文共18000余字，预计阅读时间约36~60分钟|满满干货，建议收藏！一、介绍树模型是目前机器学习领域最为重要的模型之一，同时它也是集成学习中最常用的基础分类器。与线性回归、逻辑回归等算法不同，树模型并不只是一种特定的算法，而是一种涵盖了多种算法的模型族。树模型原理简明易懂，计算效率高，判别能力强。更重要的是，它拥有优秀的可解释性，能提供清晰直观的决策路径。此外，它还能输出重要的附加信息，如特征

算法小陈·2023-07-19 09:17

预测类问题建模解析

灰色预测模型：数据量较少，进行中短期预测时间序列预测模型：预测变量随时间变化，进行中长期预测回归分析预测模型：自变量和因变量之间有逻辑相关性马尔科夫预测模型：系统未来时刻的情况只和现在有关，和过去无关决策树及集成学习

来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:33

Spark MLlib快速入门(1)逻辑回归、Kmeans、决策树、Pipeline、交叉验证

SparkMLlib快速入门(1)逻辑回归、Kmeans、决策树案例除了scikit-learn外，在spark中也提供了机器学习库，即SparkMLlib。

undo_try·2023-07-18 13:07

决策树

一、什么是决策树人工智能有三大流派：符号主义、连接主义、行为主义。决策树是属于符号主义的一种人工智能回归分类算法。

浪客先生·2023-07-18 06:31

小白学习机器学习---第七章：集成学习

个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生，如C4.5决策树算法，BP神经网络算法等。此时集成中只包含同种类型的

hx14301009·2023-07-17 23:30

决策树常见面试题

谈谈你对决策树的理解？

yousa_·2023-07-17 17:06

ENVI—基于知识的决策树分类

1.概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。

树谷-胡老师·2023-07-17 06:00

第四章分类模型

常见的分类有逻辑回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机评估分类的指标：正确率、F值、精度、召回率逻辑回归

流纱静溪·2023-07-17 04:49

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

文章目录1决策树算法1.1特征选择1.2熵（entropy）1.3信息增益2ID3算法的python实现总结1决策树算法决策树（DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:27

python 三分类的哑编码_python处理分类型特征：编码与哑变量

譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字

weixin_39796839·2023-07-17 01:30

python基础学习10【哑变量处理、离散化（等宽法、等频法、基于聚类分析的方法）、fit()、聚类模型评价指标、分类模型评价指标、ROC曲线】

get_dummise()函数：pd.get_dummies(data['dishes_name'])#进行哑变量处理离散化【等宽法、等频法、基于聚类分析的方法】某些模型算法，特别是某些分类算法如ID3决策树算法和

每天都是被迫学习·2023-07-17 01:24

a_big_cat·2023-07-16 17:29

机器学习强基计划9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

Mr.Winter`·2023-07-16 15:46

回顾分类决策树相关知识并利用python实现

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，呈树形结构，在分类问题中，表示预计特征对实例进行分类的过程。

带我去滑雪·2023-07-16 12:25

机器学习（九）随机森林

随机：数据采样随机，特征选择随机森林：很多个决策树并行放在一起9.1算法的基本原理采取有放回的抽样方式，构造子数据集，保证不同子数据集之间的数量集一样。

晓迦·2023-07-16 11:53

IO Workload Characterization Revisited: A Data-Mining Approach

通过聚类从IO跟踪中找到代表性的模式5.1评估指标5.2特征选择5.3寻找最佳聚类算法5.4初步IOTrace模式6建立表征IO的模型6.1定义IOTraces类别6.2用树表示类7IOTrace分类决策树

kxwang_·2023-07-16 11:59

机器学习 - 随机森林 Random Forest

先修知识：决策树。可以看我之前写的文章https://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/112276531集成学习。

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-07-16 03:53

机器学习之随机森林（Random Forest）

随机森林概念随机森林和随机有放回的采样（Bagging）息息相关，是从原始样本中进行m次随机有放回地提取n个样本，为了降低异常值的影响，从n个样本中选取一定比例的随机样本，并且选取其中的b个特征用于构建模型，建立基于决策树的

`AllureLove·2023-07-16 03:23

机器学习 - 随机森林 Random Forest（学习笔记）

构造出多棵决策树，每个决策树单独执行。每次执行对样本要随机选择，选一定比例的数据（如60%），因为数据样本可能有异常值。对特征选择也随机选择，因为有的特征表达效果不好。最后将结果统一。

corina_qin·2023-07-16 03:51

机器学习之随机森林（Random forest）

1什么是随机森林随机森林是一种监督式算法，使用由众多决策树组成的一种集成学习方法，输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归，是一种主流的集成学习算法。

智慧医疗探索者·2023-07-16 03:19

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