C4.5决策树第32页

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

今天会营业·2023-06-11 04:19

BI分析

BI商业分析数据分析方法分类，一，商业智能:a可视化，b交互式c数据加工整合建模，d数据透视二预测分析，a简单线性回归，比非线性回归，c多元回归，d逻辑回归的，三数据挖掘，a决策树b关联分析，c去类分析的

一枚产品·2023-06-10 23:36

XGBoost的介绍

XGBoost结合了梯度提升框架和决策树模型，通过迭代地训练一系列的决策树来逐步改进预测性能。它的目标是优化损失函数，使得预测值与实际值

Better Me·2023-06-10 21:17

对比K近邻算法与决策树算法在MNIST数据集上的分类性能

目录1.作者介绍2.K近邻算法与决策树算法介绍2.1K近邻（KNN）简介2.2决策树算法简介2.3MNIST数据集简介：3.K近邻算法和决策树算法在Mnist数据集分类实验对比3.1K近邻算法对Mnist

ZHW_AI课题组·2023-06-10 18:03

决策树基本概念及算法优缺点

1.什么是决策树分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构.决策树由结点和有向边组成.结点有两种类型:内部结点和叶节点.内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类.决策树(DecisionTree

xiao_xian·2023-06-10 15:00

【新版】系统架构设计师 - 数学与经济管理

个人总结，仅供参考，欢迎加好友一起讨论文章目录架构-数学与经济管理考点摘要最小生成树最短路径网络与最大流量线性规划动态规划预测-博弈论预测-状态转移矩阵决策-不确定型决策决策-决策树排队论数学建模数学建模

WorkLee·2023-06-10 13:37

sklearn上机笔记3：数据拆分的sklearn实现和决策树的生成

实现一、拆分为训练集与测试集1.简单交叉验证：数据一分为二，结果具有偶然性2.S折交叉验证和留一交叉验证二、将拆分与评价合并执行三、同时使用多个评价指标四、使用交叉验证后的模型进行预测sklearn实现决策树数据拆分的

Suki百香果·2023-06-10 03:39

基于决策树算法的学生学习行为预测+数据分析

本设计基于决策树算法从多角度对某学校网上平台的学生行为数据进行分析，将根据学生的综合成绩将学生划分为三类：优秀（80分–100分）、良好（60分–79）、差（0分–59分）。

蒙奇迪路飞飞·2023-06-10 02:29

决策表（决策树）[软件工程]

决策表：决策表又称判断表，是一种呈表格状的图形工具，适用于描述处理判断条件较多，各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。精确而简洁描述复杂逻辑的方式，将多个条件与这些条件满足后要执行动作相对应。但不同于传统程序语言中的控制语句，决策表能将多个独立的条件和多个动作直接的联系清晰的表示出来。表示方法：优点：决策表能罗列出所有的可能情况，并清晰的指出相应的处理方式，用户不需要考虑其中的逻辑关系就能一眼看

m0_59306431·2023-06-10 02:58

利用决策树预测学生成绩等级

3．训练得到的模型3.1决策树3.

极客范儿·2023-06-10 02:56

ID3与C4.5算法

决策树决策树是一种基于树形结构的分类和回归模型。它通过对数据集进行划分，构建一棵树来进行决策。每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，每个叶子节点代表一个分类或回归结果。

浩茫·2023-06-10 00:53

日撸java三百行day61-62

文章目录说明Day61决策树1.什么是决策树2.什么是熵3.什么是信息增益4.详细例子1.weather样本2.第一次决策3.第二次决策4.最终决策树4.代码理解4.1变量理解4.2代码中主要方法理解说明闵老师的文章链接

fulisha_la·2023-06-09 22:11

决策树选取特征之信息熵

决策树决策树既可以用来做回归模型，也可以用来做分类模型。核心思想相似的输入必会产生相似的输出。

二月w·2023-06-09 17:00

机器学习实验五 AdaBoost

（1）构建一棵最大深度为2的决策树弱学习器，训练、预测、评估。（2）再构建一个包含50棵树的AdaBoost集成分类器（步长为3），训练、预测、评估。参考：将决策树的数量从1增加到50，步长为3。

shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验三：肿瘤预测（决策树）

实验要求基于威斯康辛乳腺癌数据集，采用决策树的方法进行肿瘤预测。【实验要求】1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集，探索数据。2.进行数据集分割。3.配置决策树模型。4.训练决策树模型。

shallen.·2023-06-09 14:44

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：(1)二分类问题

三道杠林同学·2023-06-09 12:34

机器学习常识 7: 决策树

摘要:决策树是一种与人类思维一致,可解释的模型.1.决策树的结构人类的很多知识以决策规则的形式存储:如果今天是阴天(outlook=overcast),就去打球.如果今天出太阳(outlook=sunny

闵帆·2023-06-09 11:53

机器学习——集成学习（装袋法Bagging、提升法Boosting、梯度提升决策树GBDT、随机森林RF）

集成学习集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务集成方法是用多种学习方法的组合来获取比原方法更优的结果使用于组合的算法是弱学习算法即分类正确率仅比随机猜测略高的学习算法但是组合之后的效果仍可能高于强学习算法即集成之后的算法准确率和效率都很高根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类：1）个体学习器间存在强大依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表算法：Boosting；2）

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-06-09 11:41

机器学习集成学习——GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树）算法

——核函数、SVM分类器的使用机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录系列文章目录前言一、GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树简介

张小鱼༒·2023-06-09 11:26

机器学习入门研究（十一）-随机森林分析泰坦尼克生存的情况

目录随机森林集成学习方法随机森林原理sklearn的API实例分析总结在机器学习入门研究（九）-决策树知道决策树缺点在于容易出现多度拟合，在解决这个问题的时候有一种方案就是随机森林。

好人静·2023-06-09 10:58

泰坦尼克号生存预测分析

文章目录1.导入库2.引入机器学习的模型2.1逻辑回归模型2.2随机森林2.3支持向量机2.4K最近邻2.5决策树3.对数据处理3.1导入数据3.2处理训练集缺失值3.2.1查看维度3.2.2查看缺失的个数

心非行役·2023-06-09 10:19

决策树理论

这个文本讨论了决策树模型中的基尼系数。当数据集的所有数据属于同一类时，基尼系数为0，因为此时无需进行分类，已经属于同一类别。因此，选项B是正确的。决策树是一种用于分类和预测的机器学习模型。

哈都婆·2023-06-09 05:35

机器学习聚类——DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise，基于密度的聚类算法）

算法、DBSCAN算法、OPTICS算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树

张小鱼༒·2023-06-09 00:47

机器学习——聚类算法的评分函数

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法机器学习集成学习——Adaboost

张小鱼༒·2023-06-09 00:46

unity行为决策树实战详解

一、行为决策树的概念行为决策树是一种用于游戏AI的决策模型，它将游戏AI的行为分解为一系列的决策节点，并通过节点之间的连接关系来描述游戏AI的行为逻辑。

Clank的游戏栈·2023-06-08 21:43

机器学习 | 分类问题

目录一、K近邻算法二、决策树1.一些原理介绍2.决策树案例与实践三、距离一、K近邻算法我们引入accuracy_score，利用score()的方法评估准确性。

天下弈星~·2023-06-08 19:53

人工智能-实验三

第三次实验一.实验目的掌握分类算法的算法思想，包括朴素贝叶斯算法，决策树算法等。编写朴素贝叶斯算法进行分类操作。

A橙_·2023-06-08 18:13

day07——决策树

决策树一、认识决策树二、API三、案例：泰坦尼克号乘客生存预测1，题目概述2，分析3，代码4，保存树结构一、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-then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举例

张嘉烘·2023-06-08 16:36

day08——随机森林

随机森林一、什么是随机森林二、原理过程三、BootStrap抽样四、API一、什么是随机森林在机器学习中，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。

张嘉烘·2023-06-08 16:28

机器学习强基计划10-3：详解Bagging与随机森林算法(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。

Mr.Winter`·2023-06-08 15:23

实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的，需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取

多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。关系抽取：根据类别之间的关系，对文本数据进行关系抽取。具体实现思路如下数据预处理数据预处理是文本分析

全栈若城·2023-06-08 14:58

python决策树分类导入数据集_决策树的Python实现（含代码）

小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器

weixin_39654245·2023-06-08 12:09

决策树算法及Python 代码示例

决策树是一种基于树形结构的算法，用于在一系列决策和结果之间建立模型。它通过对特征和目标变量之间的关系进行划分，来预测目标变量的值。

LMJsmile0·2023-06-08 12:02

【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战

文章目录一、直观理解决策树二、熵的作用三、信息增益四、决策树构造实例4.1问题描述4.2根节点构造五、信息增益率和GINI系数5.1信息增益存在的问题5.2信息增益率5.3GINI系数六、连续值特征划分七

WSKH0929·2023-06-08 12:58

【闲聊】交互的麻烦

以人与人之间的交互行为为例，每个人能够发起的行为其实是有一个决策树的，而决策树又基于一定的行为模式。交互行为模式是建立人与人之间的相互认知上的。

游学者夏纳·2023-06-08 04:02

头歌机器学习---决策树

第1关：什么是决策树：如何构造出一棵好的决策树呢？

liuyizeliuyize·2023-06-07 16:05

机器学习强基计划10-2：详细推导串行集成AdaBoost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。

Mr.Winter`·2023-06-07 16:38

人工智能-机器学习&人工神经网络

机器学习机器学习部分主要学习的内容是朴素贝叶斯算法和决策树算法。

A橙_·2023-06-07 14:50

Python-机器学习之决策树

Python-机器学习之决策树1-决策树的主要内容2-信息熵的计算3-数据的准备4-代码实现5-实现结果1-决策树的主要内容决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类

羽丶千落·2023-06-07 14:23

aigc分享

https://36kr.com/p/2135547607286144ppthttps://36kr.com/p/2243237713604482机器学习基础机器学习的基本概念、分类和常用算法，如线性回归、决策树

Fate宽·2023-06-07 14:46

决策树分类算法

#CSDNAI写作助手创作测评目录ID3算法1.算法原理2.代码实现3.ID3算法的优缺点分析C4.5算法1.原理2.优缺点心得感受决策树表示方法是应用最广泛的逻辑方法之一，它从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则

执沐·2023-06-07 13:18

五、分类模型

一、分类模型的定义文章目录一、分类模型的定义二、分类模型类型2.1、逻辑回归2.2、决策树2.3、支持向量机2.4、朴素贝叶斯在机器学习中，我们把机器学习分为监督学习和非监督学习，监督学习就是在一组有标签

LKID体·2023-06-07 10:03

CDA Level1——9.可视化图表和业务分析报告

一、重要知识点总结：知识点1：业务图表决策树知识点2：比较类图表知识点3：序列类图表知识点4：构成类图表知识点5：描述类图表知识点6：数据分析报告的作用知识点7：数据分析报告的撰写流程知识点8：数据分析报告的设计知识点

超级lucky乔小乔·2023-06-07 09:17

机器学习【线性回归】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变

MIrAcLe-T·2023-06-06 23:48

数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

p=23848最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。

·2023-06-06 22:24

【机器学习】决策树（基础篇）

决策树（基础篇---分类问题，回归问题会另出一篇博客,但也是基础篇）思维导图前言了解决策树（前后观看）使用决策树（感性的认识）如何生成决策树（原理部分，此部分有局限性，主要是针对分类问题）ID3算法生成决策树

烂尾主教·2023-06-06 21:03

基于R语言的随机森林算法

每一颗树就是决策树，所以说随机森林就是多颗决策树构成的增强分类（回归）器，当有数据进入模型是，每棵决策树都会产生预测结果，随机森林产生的结果就是这些结果的众数或者平均值。

大道无形x我有型·2023-06-02 20:33

CV学习第五课——SVM、决策树、KNN以及K-Means等其他机器学习工具

1.SVM（支持向量机）以下内容转载文章：[SVM支持向量机入门及数学原理]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/945989431.1简介SVM名字由来：在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中有红色和蓝色两类样本点。黑色的实线就是最大间隔超平面。在这个例子中，A，B，C三个点到该超平面的距离相等

Flyinglief·2023-04-21 19:13

分类：决策树-ID3

分类属于模型挖掘，更确切地讲，是预测建模的过程预测建模的目的是，根据观察到的对象特征值预测它的其他特征值例如，根据年龄、收入、是否学生、信用情况这四个方面的特征，预测某个人是否会购买笔记本电脑，这是一个典型的分类问题。分类：构造、使用模型来对某个样本的类别进行判别主要用于对离散的数据进行预测典型应用：信誉评估、医学诊断预测：构造、使用模型来对某个样本的值进行估计，例如预测某个不知道的值或者缺失值主

wyrgl·2023-04-21 16:27

机器学习 && 深度学习

简单分类算法：BayesLRSVM决策树(C4.5CART)复合分类算法：AdaboostxgboostGBDT隐主题算法：pLSALDAEM求解参数方法深度学习：DNNRNNCNNLSTM向量表示法：

Phoebe_Liu·2023-04-21 14:06

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