DecisionTree

机器学习的练功方式（七）——决策树

-知乎(zhihu.com)没有免费午餐定理_百度百科(baidu.com)7决策树决策树(decisiontree)是功能强大而且相当受欢迎的分类和预测算法。其属于有监督学习的一种，以树状图
ArimaMisaki·2022-11-30 22:46

决策树算法

算法构建决策树5.1信息论基础5.2信息增益5.3构建决策树5.4ID3的局限性6.C4.5算法7.CART(基尼系数)8.如何选取算法9.API10.网格搜索调整参数11.示例1.认识决策树决策树(DecisionTree
荼靡，·2022-11-30 13:25

人人都在用的机器学习算法-决策树

决策树（DecisionTree）这里说几个决策树有关的概念：贪心算法：是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。不考虑总体的最优解，以每一步的局部最优解来模拟全局最优解。
WiFi下的365·2022-11-30 13:48

极限梯度提升决策树（XGBoost）学习笔记

notebooks/XGBoost.ipynbXGBoostXGBoost=eXtreme+GBDT=eXtreme+(Gradient+BDT)=eXtreme+Gradient+(Boosting+DecisionTree
Royalsan·2022-11-30 08:43

统计学习方法 第五章 决策树 学习笔记

第五章决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。决策树可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件分布概率。优点：模型具可读性、分类速度快。
辰明Xucy·2022-11-29 17:21

决策树算法学习

1、决策树简介决策树（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。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
Abel_____·2022-11-29 14:39

论文笔记--决策树（Decision Tree）

论文笔记–决策树（DecisionTree）1.定义首先，决策树是一个树结构。其非叶节点表示的是一个特征属性的测试，而每个分支代表了其父节点的特征属性在某个值域的输出。
李舒木子馨☘·2022-11-29 11:12

常用决策树模型ID3、C4.5、CART算法

决策树概述决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，下面提到的ID3、C4.5、CART主要讨论分类的决策树。
阿松丶·2022-11-29 09:36

机器学习-决策树（Decision Tree）进阶篇之剪枝

此篇博客对决策树的剪枝做展开了解，对决策树还不了解的读者可以先读我的上一篇博客机器学习-决策树（DecisionTree）基础篇https://blog.csdn.net/m0_52053228/article
库里不会写代码·2022-11-28 17:53

scikit-klearn之 1.决策树

一.决策树概述1.认识决策树决策树（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，以解决分类和回归问题。
smile~。·2022-11-28 00:00

决策树(Decision Tree)算法 python简单实现

1.简介决策数(DecisionTree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。
alphaTao·2022-11-27 15:43

决策树（DecisionTree）及python实现（sklearn）

决策树(DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，监督学习方法，非参数分类器。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的分而治之策略。
m0_46483236·2022-11-27 15:06

机器学习（五）—— 决策树回归模型和集合算法

决策树回归模型和集合算法1.决策树概述决策树(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——百度百科决策树就是我们通常所说的多叉树决策树回归模型的核心思想
稻城亚丁途·2022-11-27 07:48

基于决策树算法对良/恶性乳腺癌肿瘤预测

本人数据结构课程设计如题所示，现给出该课设的具体设计思路及代码演示，供大家学习，交流，共同学习（部分代码借鉴GitHub大佬）内容简介：决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上
程序员一二.·2022-11-26 23:52

【实战 python】 第4章 决策树—— 信息增益 ID3（连续值处理）习题4.3 python实现

/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/8/209:00#@Author:Cabbage#@project:decisionTree#@FileName
B&&C·2022-11-26 23:15

决策树相关知识——自存

决策树周志华老师的《机器学习》书1基本流程1.决策树（decisiontree）是一种常见的机器学习方法。
yeahhhhhhhy·2022-11-26 23:08

机器学习入门-西瓜书总结笔记第四章

西瓜书第四章-决策树一、基本流程二、划分选择1.信息增益2.增益率3.基尼指数3.剪枝处理四、连续值与缺失值1.连续值处理2.缺失值处理五、多变量决策树提示：后续精简一、基本流程决策树（decisiontree
一入材料深似海·2022-11-26 15:09

决策树挑出好西瓜

算法选择特征的过程3.代码实现4.sklearn实现ID3三、C4.5算法1.概念相关2.代码实现四、CART算法1.概念相关2.代码实现五、总结参考链接一、决策树概念相关1.什么是决策树概念决策树(DecisionTree
狴鲲·2022-11-26 11:43

决策树挑出好西瓜【人工智能】

目录一、决策树二、ID3决策树及实现1.西瓜样本2.决策树实现三、Sklearn决策树实现1.数据集2.导入库3.数据转换4.建立模型并训练四、参考文献一、决策树决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法
ww丶121·2022-11-26 11:06

机器学习——决策树理论及Python实现

决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。长这样：**决策树最重要的是决策树的构造。构造决策树的关键步骤是分裂属性。**所谓
qq_27758151·2022-11-26 10:31

Task03 吃瓜教程——西瓜书第四章决策树

决策树（Decisiontree）是一种常见的机器学习方法，常用于分类任务。包括一个根节点，若干内部节点和若干叶子节点。
zaishaoyi·2022-11-26 02:27

决策树（ID3,C4.5和CART）介绍、说明、联系和区别

决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。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，每个叶节点存放
小葵向前冲·2022-11-25 21:19

python数据挖掘决策树算法_数据挖掘——决策树巩固与 Python 实现

什么是决策树概念决策树(decisiontree)是一种类似于流程图的树结构(可以是二叉树也可以不是)，其中，每个内部节点(非叶子结点)表示在一个属性上的测试，每个分枝代表该测试的一个输出，而每个叶子结点存放一个类标号
欧尼酱牌酱牛肉·2022-11-25 18:42

python决策树id3算法_三种决策树算法 (ID3, CART, C4.5) 及 Python 实现

三种决策树算法(ID3,CART,C4.5)及Python实现Github:https://github.com/yingzk/MyML1.决策树(DecisionTree)简介1.1.决策树的原理决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种
weixin_39826971·2022-11-25 18:42

ID3、C4.5决策树算法的Python实现（注释详细）

一、决策树之ID3和C4.5简介决策树(DecisionTree)，每个分支都是需要通过条件判断进行划分的树，解决分类和回归问题的方法。
Polaris_T·2022-11-25 17:11

机器学习——长短期记忆（LSTM）

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——决策树（decisiontree）机器学习——随机森林（Randomforest
白天数糖晚上数羊·2022-11-25 16:54

GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）

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？
旅途中的宽~·2022-11-25 14:16

机器学习 (二) 分类决策树

1引言在这一篇文章中，将讨论一种被广泛使用的分类算法—决策树（decisiontree）。
grantpole·2022-11-25 13:31

Day03-《西瓜书》-决策树(DataWhale)

四、决策树(decisiontree)4.1基本流程决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
liying_tt·2022-11-25 12:17

常用的机器学习与深度学习算法简介

支持向量机(SVM)1.3k-最近邻算法1.4朴素贝叶斯分类器2、深度学习2.1人工神经网络2.2深度神经网络2.3卷积神经网络2.4循环神经网络2.5自编码器1、机器学习1.1决策树与随机森林决策树(DecisionTree
Ethan Hunt丶·2022-11-25 09:36

大数据——决策树（decision tree）

大数据————决策树（decisiontree）决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，主要讨论分类的决策树。
renhongxia1·2022-11-24 12:43

DecisionTree决策树参数详解

1.max_depth:指定遍历搜索的最大深度。intorNone,optional(default=None)一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。常用来解决过拟合2.min_sample_leaf:叶子节点最少样本数。这个值限制叶子节点最少的样本数，若叶子节点数小于样
Amanda_JIDAN·2022-11-24 09:19

决策树及其python应用（1）

决策树及其python应用（1）决策树1.决策树2.决策树的构造2.1信息增益2.1.1熵和经验熵2.1.2条件熵和信息增益决策树笔记参考呆呆的猫机器学习实战（三）——决策树1.决策树  决策树（decisiontree
Messiah___·2022-11-24 09:32

机器学习——决策树

1、引言决策树（DecisionTree）是数据挖掘中一种基本的分类和回归方法，它呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if−then规则的集合，也可认为是定义在特征空
nice_evil·2022-11-24 01:59

机器学习系列（4）：决策树

目前处于记笔记状态，有好多地方都不是很懂，希望大佬指正~介绍决策树（DecisionTree）是数据挖掘中一种基本的分类和回归方法，它呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是
Wwwwhy_　·2022-11-24 01:58

机器学习----熵，信息增益与决策树（Decision Tree）

文章目录1.简介2.熵3.信息增益4.决策树算法5.决策树剪枝策略（1）目的（2）方法6.代码实现1.简介决策树(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
WFForstar·2022-11-23 19:19

决策树模型

根据这个问题可以构建一颗简单的决策树（DecisionTree），决策树的非叶节点称为决策节点（decisionnode），为输入特征，叶子节点为目标变量，在这个例子里就是该动物是否是一只猫。以下都
Viokiri·2022-11-23 10:21

机器学习-决策树

什么是决策树1、决策树的定义2、决策树模型3、决策树学习二、信息增益三、决策树的构造及代码一、背景前提：二、数据处理三、训练算法五、实验总结一、什么是决策树1、决策树的定义百度百科决策树的定义：决策树(DecisionTree
guanze1·2022-11-22 22:32

GBDT总结

GBDT是GB的一种情况， GBDT=GradientBoost+DecisionTree也就是梯度提升+决策树 GB：梯度迭代GradientBoosting Boosting是一种集成方法。
happy5205205·2022-11-22 21:25

机器学习---决策树实现

信息熵3.2.2条件熵3.2.3信息增益3.4调用信息增益函数确定根节点运行结果3.5定义节点的类3.6决策树3.6.1定义决策树3.6.2生成决策树和预测运行结果一.决策树概述1.1决策树概念决策树（decisiontree
长得不丑的小林·2022-11-22 14:29

机器学习实验二 决策树

文章目录一、算法原理二、基本步骤三、量化纯度四、剪枝处理五、连续值处理六、代码实现一、算法原理1.决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。
alivefdy·2022-11-22 10:59

机器学习笔记-决策树

机器学习笔记-决策树0x00系列文章目录机器学习笔记-KNN机器学习笔记-决策树机器学习笔记-逻辑回归机器学习笔记-信息熵0x01摘要决策树，decisiontree，是一种通过一层层判断分支来进行分类的算法
迷路剑客·2022-11-22 09:35

机器学习笔记（三）决策树

数据集2、计算经验熵（香农熵）3、计算信息增益4、树的生成5、树的深度和广度计算6、未知数据的预测7、树的存储与读取（以二进制形式存储）8、完整代码9、运行结果一、决策树概述1.1决策树的概念决策树（decisiontree
Shonllow·2022-11-22 09:00

深入浅出理解决策树算法

1.定义决策树（decisiontree）是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3，C4.5等。
风萧萧1999·2022-11-22 07:32

决策树算法原理以及应用举例

1什么是决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。
程序之巅·2022-11-22 04:46

【机器学习】决策树算法的基本原理

决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建决策树来求取净现值期望值大于等于0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图解法。
haha_point·2022-11-22 04:34

决策树的构造

决策树(DecisionTree)又称为判定树，是数据挖掘技术中的一-种重要的分类与回归方法，它是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型。
Garlic frog·2022-11-22 02:35

吃瓜教程 | Datawhale-2021.10打卡（Task03）

目录第4章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益增益率4.2.3基尼指数参考文献第4章决策树4.1基本流程决策树（DecisionTree）是一类常见的机器学习方法，可通过方法对样本进行分类与回归任务
喝茶用勺子·2022-11-21 23:17

机器学习(实现决策树的创建和分类)

一：关于决策树：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
Say：Hi~·2022-11-21 19:38

机器学习(六)决策树优化-剪枝

来自https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/79285214决策树（decisiontree）(二)——剪枝**注：本博客为周志华《机器学习》读书笔记
黑洲非人lyf·2022-11-21 16:25
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