C4.5决策树第30页

urule规则引擎学习笔记

优点基于浏览器的图形化界面开源版与商用版功能区别特性URULEPRO版URULE开源版向导式决策集支持支持脚本式决策集支持支持决策树支持支持决策流支持支持决策表支持支持交叉决策表支持不支持复杂

北苇渡江·2023-06-19 10:38

XGBoost和LightGBM时间序列预测对比

XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。

·2023-06-19 09:28

决策树——ID3

如何构造决策树？通过对不同特征的优先选择通过信息增益来量化评价一个信息的好坏什么是信息增益？在信息学里面，熵是对不确定性的度量。

mxylulu·2023-06-19 02:51

机器学习强基计划10-1：为什么需要集成学习？核心原理是什么？

“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`·2023-06-18 22:22

机器学习之决策树

http://t.csdn.cn/2sWSP决策树http://t.csdn.cn/NdlCsnext（）anditer（）函数http://t.csdn.cn/tRN4Isort_valuesandvalue_counts

机器herry_y·2023-06-18 18:04

机器学习强基计划8-5：图解局部线性嵌入LLE算法(附Python实现)

“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。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、

Mr.Winter`·2023-06-18 11:55

B.机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索、特征工程、特征降维、决策树、随机森林，lightgbm等

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现

汀、人工智能·2023-06-18 07:22

面试之类别数据处理（one-hot、embedding）

类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。（连续变量：在一

AI路上的小白·2023-06-18 06:24

Aprioi关联算法

国际权威的学术会议IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，他们分别是：C4.5、kMeans、SVM、Apriori

Moshow郑锴·2023-06-18 01:41

机器学习--XGBoost(sklearn)

GBDT=eXtreme+(Gradient+BDT)=eXtreme+Gradient+(Boosting+DecisionTree)Boosting-->BDT-->GBDT-->XGBoost提升决策树

想成为风筝·2023-06-18 01:35

决策树基本理论知识

目录1、决策树是一种树模型2、决策树的训练与测试3、信息增益（ID3）3.1、衡量标准-熵3.2、决策树构造实例4、决策树算法5、连续值离散化6、预剪枝1、决策树是一种树模型：（1）、从根结点开始一步步走到叶子结点

Q渡劫·2023-06-17 21:49

[机器学习]一些资料分享

实验：线性回归、决策树、神经网络（bp算法）、朴素贝叶斯模型：

Blue_carrot_·2023-06-17 15:11

TFIDF tfidf 算法+决策树\svm\朴素贝叶斯算法实现文本情感分析多算法性能对比 Accuracy 、F1_score

项目视频讲解：TFIDFtfidf算法+决策树\svm\朴素贝叶斯算法实现文本情感分析多算法性能对比Accuracy、F1_score_哔哩哔哩_bilibili项目演示：完整代码：importpandasaspdimportpandasaspdimportre

qiqi_ai_·2023-06-17 07:01

数据挖掘课件01-07

数据挖掘产生动因：海量数据、维度众多、问题复杂解决问题：分类问题，聚类问题、回归问题、关联问题、分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法

海星？海欣！·2023-06-17 01:05

决策树

blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79525237https://github.com/WordZzzz/ML/blob/master/Ch03/lenses.txt定义决策树

limus·2023-06-16 12:40

日撸 Java 三百行（61-70天，决策树与集成学习）

目录总述01-10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络

闵帆·2023-06-16 10:01

树模型学习笔记整理

树模型学习笔记整理一、原理二、特征选择2.1信息增益2.2信息增益比三、生成算法3.1ID3算法3.2C4.5的生成算法四、决策树的剪枝五、CART算法5.1CART生成5.2分类树的生成5.3CART

__Lu__·2023-06-16 05:09

十五周算法训练营——回溯算法

（欢迎加入十五周算法训练营，与小伙伴一起卷算法）解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程，只需要思考三个问题：路径：也就是已经做出的选择选择列表：也就是你当前可以做的选择结束条件：也就是到达决策树底层

前端点线面·2023-06-15 22:08

决策树

决策树[toc]原理解释决策树是一个有监督的算法，可用于分类和回归。它从目标变量中学习一系列的决策规则，来对未知数据进行预测。学习到的规则就是一颗决策树。

SummerTan·2023-06-15 21:04

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

macyang·2023-06-15 18:20

Adaboost算法详细讲解

Adaboost算法详细讲解Adaboost(AdaptiveBoosting):Adaboost是Boosting模型，和bagging模型（随机森林）不同的是：Adaboost会构建多个若分类器(决策树的

MLPlatform·2023-06-15 18:24

《机器学习公式推导与代码实现》-chapter7决策树

决策树决策树（decisiontree）基于特征对数据实例按照条件不断进行划分，最终达到分类或回归的目的。本章作者主要介绍如何将决策树用于分类模型。

Jiawen9·2023-06-15 16:22

XGBoost详细使用指南

选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。

Grateful_Dead424·2023-06-15 14:27

超快速，使用ChatGPT编写回归和分类算法

ChatGPT提示为决策树回归算法生成python代码。

Python学研大本营·2023-06-15 12:43

机器学习之集成学习

一、介绍集成学习（EnsembleLearning）是一种机器学习技术，通过结合多个学习器（例如决策树、神经网络、支持向量机等）的预测结果，来达到更好的分类或回归预测性能。

物随心转·2023-06-14 23:02

天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析

天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析0.写在前面1.分类分析1.1决策树预测1.2随机森林1.3朴素贝叶斯算法0.写在前面Windows：Windows10Python

WHYBIGDATA·2023-06-14 11:16

吴恩达471机器学习入门课程2第4周——决策树

决策树1导包2问题描述3one-hot编码数据集4决策树4.1计算熵4.2划分数据集5构建树从头开始实现决策树，并将其应用于对蘑菇是可食用还是有毒的分类任务。

贰拾肆画生·2023-06-14 10:23

python数据挖掘与机器学习实践技术

旨在掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林

科研小白新人上路·2023-06-14 09:09

ML 监督学习回归树回归

Scikit-Learn用分裂回归树（ClassificationAndRegressionTree，简称CART）算法训练决策树。

XinY_VV·2023-06-14 02:22

手写体识别

机器学习模型：调用第三方库sklearn进行运行，划分数据集为训练集：测试集=7:31.决策树2.支持向量机3.逻辑回归神经网络模型：使用的pytorch包，用官方经典cnn网络模型，效果非常不错，可以到达

qq_46435701·2023-06-14 02:32

常用的19道人工智能面试题，作为人工智能工程师，你知道多少？

它涉及到各种领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、决策树等。人工智能的目标是让计算机具备类似于人类的智能，能够自主地思考、学习、推理和决策。

蓝色心灵-海·2023-06-13 14:33

Matlab实现决策树算法（附上完整仿真源码）

决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现决策树算法。

Matlab仿真实验室·2023-06-13 12:01

数据挖掘知识与学习方向

机器学习：需要掌握机器学习的基本概念和算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。数据可视化：需要掌握数据可视化的基本技能，如使用Python中的Matplotlib

qq^^614136809·2023-06-13 11:43

简析集成学习算法

集成学习在第一次写关于决策树的时候简单提到过，所以今天来更详细的总结一下。

思维特二·2023-06-13 03:09

R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

本文通过对航班数据进行分析，帮助客户使用lasso变量筛选、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA

·2023-06-12 22:12

机器学习 | 决策树 Decision Tree | 概念向

参考视频：【小萌五分钟】机器学习|决策树文章目录决策树是什么（根节点、叶子节点、分支、深度）决策树：分类树——算法思想分类错误率，熵，基尼指数熵（Entropy）基尼指数分类错误率决策树是什么（根节点、

啦啦右一·2023-06-12 16:14

初识决策树（Decision Tree）

今天来看一下西瓜书第四章——决策树。

浩然然然·2023-06-12 13:33

碳排放预测模型 | Python实现基于机器学习回归分析的碳排放预测模型——随机森林、决策树、KNN 和多层感知器 (MLP) 预测分析

文章目录效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计KNNRandomForestDecisionTreeMLPModelEvaluation学习总结参考资料效果一览

算法之旅·2023-06-12 13:00

逻辑回归与决策树回归

逻辑回归逻辑回归函数:逻辑回归分析属于概率型回归分析方法。假设在自变量xi1、xi2…xip的作用下，因变量y取值为1和0的二值变量，其取值为1的概率为pi，则可以表示为：相反，y取值为0的概率即：对y取值为1的概率与取值为0的概率的比值取自然对数：即可得到逻辑回归函数：优势比:流行病学衡量危险因素作用大小的比例指标。计算公式为：逻辑回归例子所以，手术时间大于5小时的感染率是手术时间小于或等于5小

.叹服·2023-06-12 13:57

数据管道思考

最佳的答案可能是一张在所有维度对比所有数据管道项目的大表格，但显然这样的选型表格不存在因此我们需要了解各数据管道的底层逻辑，从而在自己心里构建选型决策树，才

ohmyadd·2023-06-12 11:21

2022年五一数学建模B题（矿石加工质量控制问题）之题解+论文

基于梯度提升决策树的矿石加工质量控制问题研究摘要提高矿石加工质量，可以直接或间接地节约不可再生的矿物资源以及加工所需的能源，从而推动节能减排，助力“双碳”目标的实现。

努力の小熊·2023-06-12 09:56

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参这一部分主要讲的是调参的，调参有几个比较重要的模型：线性回归模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391决策树模型

YAN_DUDU·2023-06-12 08:26

科学计算法（机器学习）----决策树定义以相关概念

一..决策树1.决策树是机器学习中一类非常常见的算法，它是一种分类与回归算法，但以分类为主。它的决策思维非常符合人类正常的决策方式。

lyqwq_·2023-06-11 21:41

Python 模型训练：逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、LDA、支持向量机、GBDT、决策树

常用的分类预测模型：逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、LDA、SVC、GBDT、决策树如果需要了解相关原理的话，可以另行百度，这里只讲解训练流程，废话不多说，直接开始讲解训练流程训练流程一、导入训练数据二、

AcWare 学习笔记·2023-06-11 20:34

2023大唐杯学习笔记——人工智能与机器学习—决策树

决策树知识点这个表也是一个数据集问题：以什么作为划分呢？

月早十·2023-06-11 19:14

决策树、随机森林、极端随机树（ERT）

声明：本文仅为个人学习记录所用，参考较多，如有侵权，联系删除决策树通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。

--吉择--·2023-06-11 18:31

决策树–泰坦尼克号乘客生存预测–baseline

决策树–泰坦尼克号乘客生存预测–baseline项目介绍：使用决策树模型对泰坦尼克号乘客生存预测，此项目为建立一个简单的baseline模型，对机器学习一整个流程进行梳理，以便掌握机器学习的流程框架。

J_J-13·2023-06-11 11:05

机器学习实战-决策树

我们通过构造这样一棵决策树对其进行分类，每个叶子节点代表对一个分类的判断：decisiontree.png相比knn，决策树具体考虑了样本的每一个特征。

又双叒叕苟了一天·2023-06-11 06:44

机器学习：分类、回归、决策树

分类：具有明确的类别如：去银行借钱，会有借或者不借的两种类别回归：不具有明确的类别和数值如：去银行借钱，预测银行会借给我多少钱，如：1~100000之间的一个数值不纯度：为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法

今天会营业·2023-06-11 04:19

机器学习：随机森林回归分类器

%matplotlibinline#绘图需要的环境fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#从树的包中导入决策树类fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier