DecisionTree

GBDT+Xgboost算法与MNIST实践

GBDT=GradientBoosting+DecisionTreeGBDT=GradientBoosting+DecisionTreeGBDT=GradientBoosting+DecisionTree
rosie_xue118·2023-01-17 13:39

决策树及提升算法

决策树及提升算法1.决策树模型决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归算法，从名字就可以看出，该模型呈现树状结构，起始决策树就是一系列if-then规则的集合，通过对一系列条件的判断，最终输出一个模型预测的结果
CHENG-HQ·2023-01-17 12:48

机器学习——梯度提升决策树（GBDT）

相关文章链接：机器学习——人工神经网络（NN）机器学习——卷积神经网络（CNN）机器学习——循环神经网络（RNN）机器学习——长短期记忆（LSTM）机器学习——决策树（decisiontree）机器学习
白天数糖晚上数羊·2023-01-17 12:17

gbdt算法的c语言实现,机器学习 | GBDT

想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的GradientBoosting和DecisionTree分别是什么？
weixin_39648824·2023-01-17 10:18

决策树——示例加源码讲解

1概述1.1决策树是如何工作的决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。
啊～小 l i·2023-01-16 17:39

决策树之鸢尾花分类

第5天-决策树鸢尾花分类决策树（Decisiontree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征的和标签的数据中总结出决策规则，并以树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。
一颗西柚子·2023-01-15 15:41

机器学习实验二

六、代码实现一.算法原理二.基本步骤三.量化纯度四.剪枝处理五.连续值处理一、算法原理1.决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的
ZTtttong·2023-01-15 13:26

机器学习之决策树学习笔记

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法，通俗的讲也就是一颗用于决策的树。决策树长什么样呢？举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树。
风雪云侠·2023-01-15 08:07

决策树 基于python实现ID3,C4.5,CART算法

实验目录实验环境简介决策树（decisiontree）信息熵信息增益（应用于ID3算法）信息增益率（在C4.5算法中使用）基尼指数（被用于CART算法）实验准备数据集算法大体流程实验代码训练集数据读入信息熵代码算法流程结构
大鸟仙童·2023-01-14 18:49

基于决策树的分类预测

一、决策树概述（一）、基本介绍决策树（DecisionTree）算法是一种基本的分类与回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
一阵星星雨·2023-01-14 09:42

随即森林/Extra-Tress/回归问题

随机森林key:随机森林value:基模型为DecisionTree的Bagging进一步增强随机性value:DecisionTreevalue：最优维度、最优阈值更快的训练速度（不用最优化分）fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierrf_clf
HonourXin·2023-01-13 21:13

sklearn-决策树，及决策树的可视化

决策树(DecisionTree)：是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建决策树来进行分析的一种方式，是一种直观应用概率分析的一种图解法但对于同一个问题，不同的分类顺序会决定分类的效率及其树的深度。
weixin_62077732·2023-01-12 15:34

【Python数据挖掘】决策树、随机森林、Bootsing、

决策树的定义决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
weixin_30790841·2023-01-12 00:57

备战数学建模43-决策树&随机森林&Logistic模型(攻坚站7)

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。
nuist__NJUPT·2023-01-12 00:56

随机森林算法（Random Forest）原理分析及Python实现

RandomForest的构造1.算法实现2.数据的随机选取3.待选特征的随机选取三、RandomForest优缺点1.优点2.缺点四、RandomForest的Python实现1.随机森林python实现2.DecisionTree
卓小白…·2023-01-11 19:38

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第七部分、可解释性的机器学习Explainable ML

第七部分、可解释性的机器学习ExplainableML1.ExplainableML1）可解释性与性能2）decisiontree3）ExplainableML的目标2.LocalExplanation3
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:49

【机器学习实战】— 2 - 决策树 Decision Tree

决策树DecisionTree本文收录于Github仓库，欢迎前来star呀~https://github.com/Veal98/CS-Wiki在线阅读地址：https://veal98.gitee.io
飞天小牛肉·2023-01-10 18:18

机器学习-决策树分类算法与应用

1.决策树分类算法原理1.1概述决策树（decisiontree）——是一种被广泛使用的分类算法。
BoltBear·2023-01-10 10:38

【影像组学】分类器模型设计- 随机森林 + 支持向量机

文章目录1.随机森林分类2.支持向量机分类1.随机森林分类决策树（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。
taotaotao7777777·2023-01-09 03:48

决策树全面讲解

更多机器学习方法总结请到我这个博客链接文章目录6决策树（DecisionTree）6.1决策树模型与学习6.1.1决策树模型6.1.2决策树与if-then规则6.1.3决策树与条件概率分布6.1.4决策树学习
Weiyaner·2023-01-08 10:54

python实现决策树算法sklearn_决策树的原理、推导、Python实现和Sklearn可视化

决策树(DecisionTree，DT)，是树模型系列的根基模型。后续的随机森林(RF)、提升树(BoostingTree)、梯度提升树(GBDT)、XGBoost都是在其基础上演化而来。
weixin_42601702·2023-01-07 19:42

sklearn 决策树例子_决策树的原理、推导、Python实现和Sklearn可视化

决策树（DecisionTree，DT），是树模型系列的根基模型。后续的随机森林（RF）、提升树（BoostingTree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost都是在其基础上演化而来。
Kay Lam·2023-01-07 19:41

Learning machine learning algorithm(二)

机器学习——决策树Principle决策树(decisiontree)：是一种基本的分类和回归方法，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布
松阁~·2023-01-05 02:35

知识总结： decision Tree, Bagging, Random Forest, Boosting

本文引用大量网上文章内容,因为时间久远,无法一一列出出处,本文目的纯粹知识总结.如对文章内容有异议,请联系作者本人.1.DecisionTree定义就省略了，有ID3，CART，C4.5等变种，算法大同小异
stuart小松·2023-01-02 18:22

决策树（decision tree）

决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。
轩儿毛肚·2023-01-02 16:02

鸢尾花数据集分类-决策树

文章目录决策树数据集代码实验分析决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，当决策树用于分类时称为分类树，用于回归时称为回归树。主要介绍分类树。决策树由结点和有向边组成。
一个小白的日常·2023-01-01 20:27

决策树实现手写体识别

文章目录决策树识别手写体前言代码获取实现步骤所需的库导入数据集信息熵选出信息增益最高的属性选出信息增益率最高的属性选出基尼指数最低的属性生成决策树展示树测试决策树简单实现演示效果展示信息增益信息增益率基尼指数改进改进效果信息增益信息增益率基尼指数结果分析决策树识别手写体前言决策树(DecisionTree
thinker_s·2023-01-01 20:56

ML 算法总结

通常采取交叉验证法来选取最优k值决策树（Decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，常用算法有ID3、C4.5与CART决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树的修剪。
自行车�·2022-12-31 06:09

机器学习十大算法实现python代码汇总

目录引入一、线性回归(LinearRegression)二、逻辑回归(LogisticRegression)三、决策树(DecisionTree)四、支持向量机算法(SupportVectorMachine
bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

【机器学习】通过ID3,C4.5,CART算法构建决策树

决策树的简介（二）、构造决策树的三种构造方法1.基于信息增益生成决策树（ID3算法）2.基于信息增益率生成决策树（C4.5算法）3.基于基尼指数生成决策树（CART算法）总结（一）、决策树的简介决策树(decisiontree
打代码能当饭吃？·2022-12-29 15:03

机器学习概括（学习笔记）

（传统）机器学习传统机器学习主要有分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（DimensionalityReduction）、决策树（DecisionTree
corina_qin·2022-12-29 12:11

机器学习----决策树 (Decision Tree)算法原理及python实现

决策树（Decisiontree）是一种特殊的树结构，由一个决策图和可能的结果（例如成本和风险）组成，用来辅助决策。决策树仅有单一输出，通常该算法用于解决回归和分类问题。
刘星星儿·2022-12-28 07:18

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树（一）基本流程决策树(decisiontree)：一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点
謙卑·2022-12-28 07:47

决策树（信息熵、增益率、基尼指数）

决策树的构造2.1创建决策树：2.2准备数据：2.3.读取和保存决策树：2.4绘制决策树：3运行结果：3.1利用信息熵进行构造3.2利用增益率进行构造决策树：3.3利用基尼指数进行构造决策树：总结前言决策树（DecisionTree
Jianwei Tao·2022-12-28 07:47

决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）

文章目录一、概述二、信息熵三、信息增益四、信息增益率五、基尼值和基尼指数六、剪枝6.1预剪枝6.2后剪枝决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）一、概述决策树(decisiontree
一只黑猩猩·2022-12-28 07:16

决策树——信息熵，熵增益率，基尼系数的计算说明

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。
qq_32834123·2022-12-28 07:45

决策树 DecisionTree

1.DecisionTree决策树是一种用于解决分类和回归问题的机器学习方法，其结构就是基本数据结构中的树结构，对应于if-then规则的集合。
ly_Lion·2022-12-28 07:44

你真的懂树吗？二叉树、AVL平衡二叉树、伸展树、B-树和B+树原理和实现代码详解...

上一节已经详细讲解了基本的数据结构：线性表、栈和队列），你可能接触过二叉树，但是树的使用并不限于此，从简单的使用二叉树进行数据排序，到使用B-树或B+树设计数据库引擎，以及目前热门的人工智能机器学习都使用到树，例如决策树（DecisionTree
禅与计算机程序设计艺术·2022-12-27 19:16

决策树在Sklearn中的实现

决策树决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解
sshi9·2022-12-27 08:55

统计学习方法超详细学习笔记-第五章 决策树

第五章决策树决策树(decisiontree)种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
xingS1992·2022-12-26 04:20

机器学习十大经典算法——决策树

1:什么是决策树1.2官话：决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建决策树来进行分析的一种方式，是一种直观应用概率分析的一种图解法1.2通俗通过一个案例来解释吧，下图是一张用户是否能进行债务偿还的表格
Happy丶lazy·2022-12-25 14:13

机器学习经典算法：决策树（2）

1.概述决策树（DecisionTree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。
冷冻工厂·2022-12-25 14:05

机器学习-模式识别（4）决策树

基本原理：决策树(DecisionTree)采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。所以从
歪比歪比i·2022-12-24 17:46

分类算法之决策树

目录前言1、基本流程2、属性/特征划分选择2.1信息增益（ID3）2.2增益率（C4.5）2.3基尼指数（CART）3、剪枝处理（节点分裂）前言决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习方法
一本糊涂张·2022-12-24 14:15

机器学习算法基础——决策树

文章目录决策树算法的定义发展历程适用范围及其优缺点适用范围优点缺点代码实现决策树算法的定义决策树（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
snowy2002·2022-12-24 11:21

非独立同分布 大数据

假设条件简单，存在问题A.学习问题：K-Means数据可能是不独立的，只能做简单应用，DecisionTree
banrieen·2022-12-24 07:57

机器学习 决策树 Python代码

决策数(DecisionTree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。
想想虔诚怎么做·2022-12-24 00:37

大数据 机器学习 分类算法_13种用于数据科学的机器学习分类算法及其代码

Theroundupofmostcommonclassificationalgorithmsalongwiththeirpythonandrcode:吨他的Roundup与他们的Python和R代码一起最常见的分类算法：DecisionTree
weixin_26756255·2022-12-23 19:39

《机器学习》周志华-决策树算法总结

决策树1.什么是决策树决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，亦称“判定树”。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。
鸽鸽姐姐·2022-12-21 21:04

李航统计学习方法-决策树

决策树决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
JohnBanana·2022-12-21 17:06
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