C4.5决策树第9页

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。

徐卜灵·2024-01-05 19:32

03 decision tree（决策树）

一、decisiontree（决策树）1.classificationproblems（纯度）i.entropy（熵）作用：衡量一组数据的纯度是否很纯，当五五开时他的熵都是最高的，当全是或者都不是时熵为

叮咚Zz·2024-01-05 14:39

2019-12-29

决策树分类算法1、概念决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。

xias147·2024-01-05 09:37

随机森林（random forest）

1.随机森林基本思想Bagging+决策树作为basemodel+每个决策树权重为1+Boostrap有放回的采样2.决策树采用投票的方式。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

10.gitchat训练营-决策树——既能分类又能回归的模型

1.什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。

风吹柳_柳随风·2024-01-05 03:59

【机器学习基础】决策树（Decision Tree）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评

为梦而生~·2024-01-04 23:17

决策树，预测泰坦尼克号生存概率

用id3算法，得出泰坦尼克号生存率预测：测试集与训练集：链接:https://pan.baidu.com/s/1AsWe81NfddCoWAwmHp97Iw提取码:zp8x复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦我们看下步骤：1、数据导入与探索使用info()了解数据表的基本情况：行数、列数、每列的数据类型、数据完整度；使用describe()了解数据表的统计情况：总数、平均值、标准差、

Viva_Stephen·2024-01-04 20:18

机器学习期末复习

机器学习选择题名词解释：简答题计算题一、线性回归二、决策树三、贝叶斯选择题机器学习利用经验，须对以下（）进行分析A天气B数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设

我让你学！·2024-01-04 20:16

【情绪自疗】与孩子共成长

本系列书对“工作与生活、社交、亲密关系、育儿”（成人）；“我的感受、感受我的感受、找到不安开始的地方、再次自查”（幼儿）几个方面，划分了数十个常见的心理咨询场景，让我们能够按照决策树的指引，进行自我心理疗愈

我是Miss小冯·2024-01-04 18:02

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。

alstonlou·2024-01-04 17:03

决策树（人工智能期末复习）

参考书：机器学习（周志华）几个重要概念信息熵随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。表示事物的混乱程度，熵越大表示混乱程度越大，越小表示混乱程度越小。对于随机事件，如果当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk{p_k}pk，那么D的信息熵为：我们需要选择熵最小的。信息增益——ID3考虑到不同的分支结点所包含的样本数不同，我们给分支结点赋予权重|Dv{D

倒杯Whisky·2024-01-04 17:23

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor（连续型）2.1数据处理2.2建模2.3调参介绍：随机森林(RandomForests)是一种集成学习算法，它由多个决策树组成

取名真难.·2024-01-04 15:27

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

数据挖掘--决策树

1.算法原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。

人工智能MOS·2024-01-04 06:25

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

它建立在决策树的基础上，通过构建多个决策树并将它们整合在一起，提高了模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的主要特点和工作原理：

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

过拟合 Dropout

过拟合是神经网络中常见的问题，尤其是在深度神经网络中，诸如决策树等。为解决这一问题，研究了许多方法，其中Dropout是最常见的方法之一。

地平线上的背影·2024-01-03 17:03

【Matlab】RF随机森林时序预测算法（附代码）

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88692249一，概述随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据

千源万码·2024-01-03 16:39

决策树的理解

决策数应该是那些对人工智能/专家系统了解不深的人的最初认知吧，各种if-then的强逻辑关系来让计算机具备人脑一样的决策力。说起来似乎挺简单的，找行业专家把他的经验都写下来，然后找人开始写if-then语句blablabla。但是人脑的经验决策一定对吗？人脑的决策思路真的没问题吗？抛开工作量，真的将一堆if-then放进计算机就是人工智能？这些问题时不时会出现在我的脑海里，让我去思考，在我这一路人

在做算法的巨巨·2024-01-03 15:22

深度学习从入门到不想放弃-5

看了一眼这个文章系列，居然第四集是11月5号写的，这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征，算是基础篇的一个番外篇延伸，我省着在后面的文章里写了，怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了，我又不讲决策树

周博洋K·2024-01-03 05:25

机器学习一些概念

SVM：最大间隔的优化模型CART算法ID3算法GINI算法C4.5算法Novikoff定理：模糊C均值算法：J(U,V)=∑i=1n∑j=1kuijmdij2∑j=1kuij=1,uij∈[0,1]J

satadriver·2024-01-02 08:43

随机森林算法

它通过有放回的采样⽅式添加样本扰动，同时引⼊属性扰动，在基决策树的训练过程中，先从候选属性集中随机挑选出⼀个包含K个属性的⼦集，再从这个⼦集中选择最优划分属性。

April123abc·2024-01-02 06:49

决策树算法

决策树概念决策树是⼀种树形结构，通过特征的不同来将样本数据划分到不同的分⽀（⼦树）中，最终，每个样本⼀定会划分到⼀个叶⼦节点中。

April123abc·2024-01-02 06:19

Python 全栈体系【四阶】（十）

第四章机器学习十三、决策树分类1.决策树1.1什么是决策树决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策

柠檬小帽·2024-01-01 23:01

决策树

决策树广泛应用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于你在“20Questions”游戏中可能会问的entity。

编程回忆录·2024-01-01 17:26

决策树分类|python

什么叫做决策树？决策树是一种经常用于对离散变量和连续变量进行分类的监督学习算法。决策树是具有枝的树，其中每个分支节点表示多个备选项之间的选择，并且每个叶节点表示决策。

何同尘·2024-01-01 14:03

Python 成都二手房价数据分析报告

经过数据清洗，使用随机森林、决策树、K-Means算法,对所获取的2万余条数据(链家网成都各区前10

小夕Coding·2024-01-01 13:25

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

Classifier3、用于分类的值是特征Feature4、特征值+种类叫做标记数据Labeleddata5、决策边界Decisionboundaries6、混淆矩阵Confusionmatrix7、决策树

笛秋白·2024-01-01 03:48

Brett Lantz在R中使用C5.0算法实现决策树

BrettLantz在R中使用C5.0算法实现决策树image来源|愿码(ChainDesk.CN)内容编辑愿码Slogan|连接每个程序员的故事网站|http://chaindesk.cn愿码愿景|打造全学科

愿码生态技术团队·2024-01-01 03:27

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

这个方法在之前的决策树算法中大量被使用。而增益的计算方式比如ID3的信息增益，C4.5的信息增益率，CART的Gini系数等。

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

DFS入门

一.概念dfs，深度搜索算法，又可以认为是回溯算法，它其实就是一个决策树的遍历问题，遍历出所有情况，但是先深度后广度。用另外一个名称说这个问题其实就是穷举，穷举能做出的所有选择。

城堡修炼者·2023-12-31 06:35

决策树中各个参数（内有详细参数分析）

首先，我们要知道决策树有哪些参数criterion:Any="gini"splitter:Any="best"max_depth:Any=None.min_samples_split:Any=2min_samples_leaf

什么不到的小白·2023-12-30 11:40

机器学习实战--adaboost

算法优点：泛化错误率低，易编码，可应用在大部分分类器上，无需参数的调整算法缺点：对离群点很敏感算法步骤：这里我们用多个单层分类决策树为例（buildStump）对每次循环：1

sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下决策树、随机森林和梯度提升机等监督学习算法的基本原理。什么是神经网络？它可以解决哪些问题？解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？

道亦无名·2023-12-30 10:13

Matlab：BP神经网络算法，二叉决策树

1、BP神经网络算法(1)步骤1.准备训练数据和目标值2.创建并配置BP神经网络模型3.训练BP神经网络模型4.用BP神经网络模型预测数据例：某企业第一年度营业额为132468，第二年度为158948，第三年度为183737，预测第四年度的营业额%准备训练数据和目标值x=[123]';%年度y=[132468158948183737]';%营业额%创建BP神经网络模型net=feedforward

不吃橘子的橘猫·2023-12-30 09:00

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。

加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

如何信任机器学习模型的预测结果？

模型自解释结果与LIME解释结果的对比随机森林回归模型是基于决策树的集成模型，因此，模型本身也具有可解释性。

叁苏言·2023-12-29 20:35

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

【SXC_231228】使用Sklearn决策树分析商品评价有用性

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe

civilpy·2023-12-29 07:04

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

建立随机森林模型随机森林是若干决策树组成的集成模型，训练速度较快，性能也较好。

ZERWW·2023-12-28 21:14

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至

先生买多花吧·2023-12-28 19:30

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

随机森林（RF，RandomForest）是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。

科研私家菜·2023-12-28 15:21

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

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