c4.5决策树

决策树的核心思想

一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。

code 旭·2025-03-11 17:06

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

R语言决策树、svm支持向量机、随机森林

（如果内容有错误，欢迎大家批评指正）1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。

别叫我名字20·2025-03-09 01:08

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

第0节机器学习与深度学习介绍

利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法：KNN、决策树

汉堡go·2025-03-08 01:34

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4

Mr终游·2025-03-08 00:21

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

决策树 vs 神经网络：何时使用？

目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

AdaBoost算法

目录一、核心原理：二、算法步骤三、关键优势：四.局限与解决五、代码示例（鸢尾花数据集）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器（如决策树）来构建强分类器

Mr终游·2025-03-07 09:07

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

机器学习之学习笔记

2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树

孤城laugh·2025-03-06 00:39

React组件化深度解析（二）：从受控组件到生命周期现代化

目录一、组件设计哲学：控制与自由的博弈1.受控组件vs非受控组件：灵魂三问核心差异对比表选型决策树二、复合组件模式：隐式状态共享的艺术1.CompoundComponents设计模式实现原理四部曲2.手写可配置的

咔咔库奇·2025-03-04 00:49

通俗易懂的分类算法之决策树详解

通俗易懂的分类算法之决策树详解1.什么是决策树？决策树是一种像树一样的结构，用来帮助我们对数据进行分类或预测。

clownAdam·2025-03-03 21:53

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的

Mostcow·2025-03-03 18:01

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测

Mostcow·2025-03-03 18:01

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。

AZmax01·2025-03-02 17:18

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)

很明显我们可以构成一棵“决策树”，假设n=2,k=3,那么：我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树，从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度：O(

看繁星aa·2025-03-01 06:16

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5

eveiiii·2025-02-27 07:40

深度、机器学习算法

决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易

yzx991013·2025-02-26 20:40

GrandientBoostingClassifier函数介绍

目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT

浊酒南街·2025-02-26 18:58

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

如何用scikit-learn的决策树分类器解决分类问题1.引言在本教程中，我们将探讨如何使用scikit-learn（sklearn）库中的决策树分类器解决分类问题。

范范0825·2025-02-23 07:36

R语言报错变数的长度不一样，需要改成元素自变量对应的名称

在进行回归，决策树等出现报错，观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花（yuānwěihuā）做示例，说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow

仿生bug·2025-02-23 05:51

Java集合框架与线程安全：深入解析与最佳实践

目录一、Java集合框架概览二、线程安全挑战与解决方案典型线程安全问题示例传统同步方案现代并发集合解析三、性能对比与选型策略基准测试数据（单位：ops/ms）选型决策树四、最佳实践与陷阱规避五、未来演进趋势结语一

bdawn·2025-02-22 14:23

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

决策树

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

机器学习的模型类型（Model Types）

树模型（Tree-basedModels）：决策树（DecisionTree）：

路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习：十大算法实现汇总

(github.com)一元线性回归：机器学习：一元线性回归_1元线性回归的6种基本公式-CSDN博客逻辑回归：机器学习：逻辑回归-CSDN博客决策树：机器学习：决策树-CSDN博

golemon.·2025-02-21 03:11

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。

·2025-02-20 17:46

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。

·2025-02-20 00:24

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。

智享食事·2025-02-19 18:30

机器学习:决策树

1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

Python中的决策树算法探索

在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。

Soft_Leader·2025-02-14 22:40

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

选择合适的模型：不同任务适合不同模型，如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。

山海青风·2025-02-14 01:14

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习

杭州大厂Java程序媛·2025-02-13 07:02

不使用递归的决策树生成算法

不使用递归的决策树生成算法利用队列queue，实现层次遍历（广度优先遍历），逐步处理每个节点来建立子树结构。

Fuxiao___·2025-02-09 07:03

【人工智能-初级】第20章使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归：从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林

若北辰·2025-02-09 03:57

回溯算法简单理解

以下是详细解析和C++实现：一、回溯算法核心思想“选择→探索→撤销”的循环过程：路径：已做出的选择选择列表：当前可以做的选择结束条件：到达决策树底层时的终止条件二、算法框架模板voidbacktrack

tanactor·2025-02-07 16:59

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

决策树叶节点对应于决策结果，内部节点表示一个特征或属性。

KE.WINE·2025-02-07 02:49

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