DecisionTree

决策树的完整实现

注解构造注解树测试和存储分类器测试算法：使用决策树执行分类使用算法：决策树的存储示例：使用决策树预测隐形眼镜类型算法改进信息增益（ID3算法）信息增益率（C4.5算法）基尼指数（CART算法）剪枝实现树的可视化总结决策树决策树(DecisionTree
gjy_hahaha·2022-11-08 19:50

机器学习 —— DecisionTree决策树

决策树的优缺点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。既能用于分类，也能用于回归缺点：可能会产生过度匹配问题(过拟合)一、决策树的原理【二十个问题的游戏】游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问
呆子不呆L·2022-11-08 13:51

机器学习-多元分类/回归决策树模型(tree包)

决策树(DecisionTree)：Tree-Based方法用于多元数据的分类和回归。决策树点是再现了人类做决策的过程，树可以图形化显示，很容易解释。但是树的分类和回归准确度比不上其他分类和绘图模型。
EcoEvoPhylo·2022-11-08 09:15

3.1决策树理论--python深度机器学习

参考彭亮老师的视频教程：转载请注明出处及彭亮老师原创视频教程：http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ0.机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮行可规模性可解释性1.什么是决策树/判定树（decisiontree
aijun123456·2022-11-08 09:42

机器学习-决策树概述及对鸢尾花数据分类python实现利用graphviz模块画出决策树

信息增益2.1.3信息增益比2.2决策树的生成2.2.1ID3算法2.2.2C4.5算法2.2.3决策树的修剪3.python实现3.1数据集3.2python代码3.3运行结果1.决策树概述决策树（decisiontree
菜菜小硕·2022-11-08 09:11

数据挖掘（三） 决策树

数据挖掘（三）决策树1.决策树概述决策树（DecisionTree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
我叫辰辰啦·2022-11-08 08:03

决策树（一）——构建决策树

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。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。
IMPORT_UTIL·2022-11-04 16:17

机器学习之 PCA(主成分分析)

之前相关文章目录：机器学习之线性回归机器学习之逻辑回归及python实现机器学习项目实战交易数据异常检测机器学习之决策树(DecisionTree)机器学习之决策树(DecisionTree)python
weixin_33804582·2022-11-04 13:24

随机森林和gbdt结合_决策树、随机森林、GBDT

概念决策树(DecisionTree)分为两大类，回归树(RegressionDecisionTree)和分类树(ClassificationDecisionTree)。
weixin_39605296·2022-11-04 11:11

【机器学习】算法 之 决策树

参考：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79525237一、基本原理决策树（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
Amelie_xiao·2022-11-02 23:10

机器学习之决策树算法应用以及分类

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。
铁头娃1740·2022-11-02 23:39

机器学习笔记(2)-决策树

决策树一.问题概述决策树(decisiontree)希望从给定的数据集学得一个模型用以对新示例来进行分类，把这个样本分类的任务看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或者“判定”的过程。
yyHaker·2022-11-01 14:55

机器学习西瓜书---决策树学习笔记

连续值处理4.2缺失值处理需要解决的两个问题问题（1）解决信息增益的推广问题（2）解决5.多变量决策树5.1分类边界5.2斜划分python代码可参照作品决策树python实现1.什么是决策树决策树（DecisionTree
阳云yy·2022-11-01 14:52

常见机器学习算法的优缺点及如何选择1

目录常见机器学习算法的优缺点1.线性回归Linearregression.2.逻辑回归Logisticregression.3.支持向量机SVM4.神经网络NeuralNetwork5.NaiveBayes6.决策树DecisionTree7
allein_STR·2022-10-31 10:54

机器学习算法进阶学习笔记——决策树与随机森林

决策树与随机森林决策树与随机森林信息增益条件熵经验条件熵H(D∣A)\mathrm{H}(\mathrm{D}\mid\mathrm{A})H(D∣A)信息增益率基尼系数决策树评价随机森林Bootstrap投票机制决策树与随机森林决策树（DecisionTree
学习爱好者fz·2022-10-25 19:26

机器学习——“决策树&随机森林”学习笔记

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。
super尚·2022-10-25 19:53

机器学习常用十大算法

LogisticRegression朴素贝叶斯算法NaiveBayes最近邻居/k-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)决策树算法DecisionTree
盛装吾步·2022-10-18 07:59

机器学习之决策树

一、决策树基本介绍DecisionTree可以解决分类和回归问题监督学习算法二、决策树工作原理从根开始，按照决策树的分类属性，从上往下，逐层划分。直到叶子节点，便能获得结果。
湫兮如风i·2022-10-15 17:37

java 行为树_使用行为树(Behavior Tree)实现游戏AI

——————————————————————谈到游戏AI，很明显智能体拥有的知识条目越多，便显得更智能，但维护庞大数量的知识条目是个噩梦：使用有限状态机(FSM)，分层有限状态机(HFSM)，决策树(DecisionTree
大牙闺秀·2022-10-12 22:16

【吴恩达机器学习2022学习笔记】课程2 --决策树和随机森林

本节将吴文达机器学习最后几章（15.1-17.6）进行了总结1、决策树决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，其主要包括特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
梦想摸鱼·2022-09-29 19:18

机器学习的常用算法

机器学习机器学习的算法有监督学习算法线性回归算法LinearRegression逻辑回归算法（LogisticRegression）支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)决策树算法DecisionTree
北岛末巷·2022-09-26 07:51

Python sklearn分类决策树方法详解

目录决策树模型决策树学习使用Scikit-learn进行决策树分类决策树模型  决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。  分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。
·2022-09-22 12:37

泰坦尼克号生存预测python毕设_Python机器学习决策树案例——泰坦尼克号幸存者预测,python,之,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。
星空下的小天使·2022-09-12 07:54

【原创手写笔记】面试准备，关于决策树算法你需要知道的那些

阅读大概需要12分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：潘瑞东研究方向：机器学习和自然语言处理导读决策树(DecisionTree）是一种非常经典的机器学习算法，常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART
zenRRan·2022-09-12 07:37

《机器学习实战》之决策树

http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树
潘让·2022-09-01 07:28

西瓜书第四章学习笔记——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，以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？
xhy.·2022-08-27 07:08

《西瓜书》阅读笔记——第四章

《第四章》决策树1.基本流程决策树(decisiontree)：从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类。决策树模型是基于树模型进行决策的，与人类在面临决策时的机制相似。
Shannon_Lau·2022-08-27 07:50

西瓜书第四章阅读笔记

西瓜书第四章阅读笔记1、基本概念1.1基本算法1.2信息熵1.3信息增益2、ID3决策树3、C4.5决策树4、CART决策树5、剪枝操作6、连续与缺失值处理7、多变量决策树8、补充1、基本概念1.1基本算法  决策树（decisiontree
狗狗熊学AI·2022-08-27 07:46

（8）机器学习——SVM、决策树、朴素贝叶斯、KNN、K-means、随机森林、Adaboost

文章目录一、SVM（支持向量机）二、决策树（DecisionTree）三、朴素贝叶斯（DecisionTree）四、K-最近邻算法（KNN）五、K-均值（K-means）六、随机森林（RandomForest
Loser@jing·2022-08-16 13:04

决策树和随机森林特性和使用

决策树(DecisionTree)特性和使用3.3.1决策树的特性决策树(DecisionTree)是
Ren_Gong_Zhi_Neng·2022-07-24 07:39

图解机器学习算法(6) | 决策树模型详解（机器学习通关指南·完结）

www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/190声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处引言决策树（DecisionTree
ShowMeAI·2022-07-23 07:54

机器学习西瓜书——第04章决策树

决策树)和基尼指数(CART决策树)等.文章目录4.1基本流程(模型)4.2划分选择信息熵信息增益(ID3决策树)增益率(C4.5决策树)基尼指数(CART决策树)个人收获4.1基本流程(模型)决策树(decisiontree
grizzly00·2022-07-21 10:03

西瓜书--第四章决策树

一、算法原理决策树(DecisionTree)是一种有监督学习，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策(基于分类或回归)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。
仰望星空的小马可·2022-07-21 10:32

西瓜书《机器学习》阅读笔记之第四章决策树

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.也称为“判定树”.
Honyelchak·2022-07-21 10:30

使用ID3算法构造决策树——python

任务描述本关任务：补充python代码，完成DecisionTree类中的fit和predict函数。
Vicky__3021·2022-07-11 07:39

【机器学习自学笔记2】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。
Koorye·2022-06-26 07:41

AI-机器学习-自学笔记（五）决策树算法

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。
阿尔法羊·2022-06-26 07:18

机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)

决策树(DecisionTree)目录决策树(DecisionTree)信息熵条件熵信息增益基尼系数决策树主要优缺点：剪枝处理随机森林本文是本人学习决策树时候的笔记，可能很对地方不是比较专业，主要为去理解相关概念为主
康康好老啊·2022-06-26 07:49

跟我一起学scikit-learn18：决策树算法

决策树（DecisionTree，简称DT）是最经典的机器学习模型之一，它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理离散型数据和连续型数据。
金字塔下的小蜗牛·2022-06-23 14:41

机器学习基础 集成学习基础（Boosting+Adaboost+GBDT）

Boosting1.什么是boosting2.实现过程：3.bagging集成与boosting集成的区别：4.AdaBoost介绍4.1构造过程细节4.2关键点剖析4.3api介绍二、GBDT介绍1.DecisionTree
落花雨时·2022-06-11 17:10

机器学习之手写字体（digits）识别——利用sklearn实现

在此次实验中,我选用了KNN、MLP、RandomForest、Adaboost、SVM、DecisionTree、LogisticRegression这七种机器学习算
Sky.Grey·2022-06-10 07:54

机器学习算法优缺点

目录步骤一、最近邻算法（KNN）二、朴素贝叶斯（Base）贝叶斯定理三、决策树（DecisionTree）四、逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）五、SVM支持向量机常见问题过拟合交叉验证算法的误差集成学习
lady_rui·2022-06-09 07:00

机器学习实验——决策树

1.实验目标学习决策树的CART算法2研究流程图3.理论学习部分：3.1概述决策树(decisiontree)是功能强大而且相当受欢迎的分类和预测方法，它是一种有监督的学习算法，以树状图为基础，其输出结果为一系列简单实用的规则
猫猫爱吃小鱼·2022-05-29 07:37

机器学习实验二（决策树）

划分数据集依据2.1信息增益（ID3），越大越好2.2信息增益率（C4.5）越大越好2.3Gini系数（CART）越小越好三、三种方式实现预测博主粉丝3.1实验数据集3.2一、原理1.1决策树决策树（DecisionTree
Bravo٩·2022-05-29 07:37

机器学习——XGboost模型

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白天数糖晚上数羊·2022-05-22 07:45

机器学习——决策树（decision tree）

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白天数糖晚上数羊·2022-05-22 07:44

机器学习理论学习：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
wxplol·2022-05-12 07:24

机器学习3决策树算法模型

决策树(decisiontree)是一种类似与流程图的树结构，其中，每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试，每个分支代表该测试的输出，
哆啦A梦呀·2022-05-12 07:17

【机器学习】决策树原理以及代码实现

决策树(DecisionTree）什么是决策树信息论基础知识决策树Python代码什么是决策树决策树(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
Yakuho·2022-05-12 07:10

机器学习——循环神经网络（RNN）

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白天数糖晚上数羊·2022-05-10 07:16
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