c4.5决策树第2页

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

Python中的决策树算法探索基本原理

Python中的决策树算法探索决策树是一种简单而直观的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过对数据进行分割，构建一个树形结构，从而做出决策。

myCOTB·2025-02-05 12:21

机器学习之决策树！决策树算法实战：葡萄酒品质预测

决策树算法实战：葡萄酒品质预测Hey小伙伴们，今天我们将通过一个有趣的案例来探索决策树算法在葡萄酒品质预测中的应用。想象一下，只需几个关键指标，就能预测一瓶葡萄酒的品质，是不是很神奇呢？

风清扬雨·2025-02-05 12:18

04树 + 堆 + 优先队列 + 图（D1_树（D10_决策树））

目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

Java丨成神之路·2025-02-04 12:54

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

决策树ID3算法

决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。

小波LFZZB·2025-02-02 18:15

深入解析：Python中的决策树与随机森林

其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

理解随机森林算法

简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子，你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。

菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征

陈小虾·2025-01-29 10:18

数据挖掘常用算法模型简介

以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍：1.决策树（DecisionTree,DT）常用算法：CART:ClassificationandRegressionTreeID3

大乔乔布斯·2025-01-29 09:36

《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图

="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策

哆啦AA梦·2025-01-29 04:26

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数，通常表示为：\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树

化作星辰·2025-01-24 16:27

R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标

公众号Codewar原创作者·2025-01-23 23:11

C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义

1.nodeName的作用当你保存模型时，整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径，用于从文件中找到某个节点或子结构，而不是存储在文件中的字段。

湫兮之风·2025-01-22 02:25

python graphviz 中文乱码

问题：在调用graphviz库进行决策树绘图的时候，即使我们设置了fontname='SimHei',encoding='utf-8'，我们同样会发现出现了中文乱码的情况fromgraphvizimportDigraphdot

晓梦OvO·2025-01-21 17:05

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。

KeyPan·2025-01-20 09:28

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision

一叶_障目·2025-01-19 23:21

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树

WangYan2022·2025-01-19 14:34

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

构建决策树对于流失用户进行分类

最近被分配到商业分析组配合商业分析师对流失掉的客户进行研究。我最先接到的任务是根据客服部门记录的客户的流失原因，对于这些客户的流失原因做分类。商业分析师给我提供了23个类别，要求我把客户都分到这些类中。最开始我企图通过建立关键词规则，比如包含某些单词或者不包含某些单词，但是实际上发现分类的结果很差，规则首先不完备，并且彼此还可能冲突，分类的结果当然就很差。于是我就想到可以利用文本挖掘的方法，对于客

努力学习中的阿达·2025-01-18 09:23

《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》

鸿蒙Next以其独特的微内核特性，为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。

·2025-01-16 18:17

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。

dundunmm·2024-09-13 02:39

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

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