decisiontree

【自学】Decision Tree、Random Forest、GBDT、XGBoost

该知识点学自三个视频——1、KnowingAI知智（b站）2、等等很简单（b站）3、白手起家的百万富翁（b站）目录一、DecisionTree（决策树）1.1什么是决策树1.2决策树建立过程1.3回归决策树二
Miracle.W·2023-11-19 12:15

100天搞定机器学习|Day23-25 决策树及Python实现

image算法部分不再细讲，之前发过很多：【算法系列】决策树决策树（DecisionTree）ID3算法决策树（DecisionTree）C4.5算法决策树（DecisionTree）CART算法ID3
统计学家·2023-11-19 07:39

《机器学习》周志华--第4章读书笔记+习题答案

4.1基本流程decisiontree决策树的目的是为了产生一棵泛化能力强的树——用测试集检测泛化能力如图4.1所示，从树的根结点，到叶子结点（也就是判别结果），其中一般会经过若干个中间结点，每个中间结点对应一个属性测试
汪呀呀呀呀呀呀呀·2023-11-18 19:32

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林
超级大超越·2023-11-16 02:35

local variable ‘classLabel‘ referenced before assignment Python机器学习_决策树DecisionTree中一个报错解决方法

defreadDataSet(filePath):"""函数说明：读取数据集parameters:filePath-数据集文件路径returns:dataSet-数据集labels-分类属性"""#初始化数据集dataSet=[]#读取数据withopen(filePath,'r')asf:#遍历每一行数据forlineinf.readlines():#去掉每行的空格并将数据分割成列表line=l
wait021·2023-11-09 01:30

【机器学习】XGB/LGBM

XGBoost的decisiontree用的是pre-sortedbased的算法，也就是在treebuilding之前对各维特征先排序，代表性的算法是SLIQ和SPRINT。
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:54

决策树

决策树（DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的情况下，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于0的概率，是直观运用概率分析的一种图解法。
遇东风·2023-11-04 12:53

5.10 决策树与ID3算法

1.决策树https://blog.csdn.net/dorisi_h_n_q/article/details/827872951.1决策树定义决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树
蓝天下悠闲的云朵·2023-11-04 10:49

【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现

前言：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，表示基于特征对实例进行分类的过程。
yllifesong·2023-11-02 05:46

【Python机器学习】决策树ID3算法结果可视化附源代码 对UCI数据集Caesarian Section进行分类

决策树实现所用到的库实现经验熵计算经验熵计算公式条件熵信息增益ID3选择信息增益最大的属性过程拟合预测评估决策树可视化决策树保存决策树读取效果图总代码如何获得每一步计算结果实验结果（决策树）debug模式决策树(DecisionTree
FlySkyIce·2023-11-01 20:23

决策树，信息熵，信息增益计算----机器学习

决策树（decisiontree）决策树简单介绍信息量信息熵信息增益决策树简单介绍决策树是一种基于树状结构来做决策的。是一种常见的机器学习方法。主要做分类，也可以做回归。
卷了个积寞·2023-11-01 06:54

决策树挑出好西瓜

一决策树决策树(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。
M1_n·2023-10-27 14:59

机器学习的常用算法（生信必备）

决策树算法算法思想决策树（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
单细胞空间交响乐·2023-10-27 08:32

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree)基尼指数(Giniindex)训练过程剪枝sklearn代码参考资料什么是决策树decisiontree
暴走小辉·2023-10-26 22:12

吃瓜教程 | 第四章 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.。
MorningStar21·2023-10-26 22:11

AI-理论-吃瓜教程-决策树-task3

2.1流程2.2划分选择2.2.1信息熵2.2.2信息增益2.2.3增益率2.2.4基尼指数3待补充4Q&A5code6参考1知识点流程划分选择信息熵信息增益增益率基尼系数2具体内容2.1流程决策树（decisiontree
yxyibb·2023-10-26 22:10

DataWhale吃瓜教程-Task3学习笔记(CH4-决策树)

基本概念2-基本算法流程4.2-划分选择1-补充知识2-ID3算法与信息增益3-C4.5算法与增益率4-CART算法与基尼指数4.3-剪枝处理1-预剪枝2-后剪枝参考：4.1-基本流程1-基本概念决策树decisiontree
Alexa2077·2023-10-26 22:33

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

******TheMachineLearningNotingSeries******决策树（DecisionTree）是机器学习的核心算法之一，在较小训练样本或有限计算资源下仍有较好表现，它包括分类树和回归树
搏努力概形·2023-10-22 19:05

如何在Python中实现一个决策树算法？

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在机器学习领域，决策树（decisiontree）是一种常用的模式分类算法。它能够将输入数据划分成不同类别或不同输出值，并据此做出预测。
禅与计算机程序设计艺术·2023-10-22 19:32

深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想

算法思想决策树（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。
bidianzhang·2023-10-22 05:36

决策树

决策树(decisiontree)机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
聪慧达芬奇·2023-10-19 08:18

数据挖掘 - 分类

根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和无监督学习无监督的学习关联规则聚类分析监督学习分类预测模型分类生成模型GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树DecisionTree
纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

树模型（三）决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
湿物男·2023-10-14 21:54

机器学习-使用决策树DecisionTreeRegressor模型对水果蔬菜价格预测

水果蔬菜价格数据集自取本数据用来学习所用，如有错误请指正决策树首先我们了解到决策树[DecisionTree]可以用来解决什么样的问题？
记住0和1·2023-10-10 13:17

【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用

文章目录决策树详解ID3算法C4.5算法CART算法scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例一维回归的图像绘制决策树详解决策树（DecisionTree
高 朗·2023-10-08 09:13

Decision Trees from scratch using Python

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介决策树（decisiontree）是一种机器学习方法，它可以用来分类或回归问题。它可以用来解决多种复杂的问题，包括预测性分析、分类问题、回归问题等。
禅与计算机程序设计艺术·2023-10-07 21:49

决策树ID3、C4.5

www.cnblogs.com/en-heng/【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïveBayesCART1.决策树模型与学习决策树（decisiontree
小小少年Boy·2023-10-05 15:48

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

目录一、简介决策树（DecisionTree）例子：信息熵（InformationEntropy）与信息增益（InformationGain）例子：信息增益比（GainRatio）例子：二、算法原理信息熵
TechLead KrisChang·2023-10-03 15:42

决策树

2019.5.11基本流程决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，是基于树的结构来进行决策的，在一系列给定条件下，对各个属性进行测试，分流到不同的分支上，最后分流到决策树的叶节点上得出最终结果
北冥有鱼zp·2023-10-01 00:41

机器学习之决策树算法介绍

决策树介绍决策树(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
梦游症者·2023-09-28 19:11

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

决策树（DecisionTree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（S
傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

李航老师《统计学习方法》第五章阅读笔记

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。
Chen_Chance·2023-09-24 00:50

机器学习-决策树

机器学习之决策树概念决策树(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
时光偷走初心-·2023-09-21 18:55

【数据结构】——哈夫曼树及哈夫曼编码

引用百度百科的原话是：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
atwdy·2023-09-21 09:02

集成学习方法——随机森林

之前我们介绍过决策树，随机森林(RandomForest)是将多个决策树(DecisionTree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(EnsembleLearning)方法。
·2023-09-19 12:09

决策树案例分析

决策树(DecisionTree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量（影响因素X），
spssau·2023-09-19 02:35

机器学习实战-决策树

决策树(DecisionTree)优点：计算复杂度不高对中间缺失值不敏感可以处理不相关数据缺点：容易过拟合决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树；3.决策树剪枝构造决策树构造过程需要解决以下几个问题
投篮手型差·2023-09-16 21:34

机器学习算法（二） 决策树

引言决策树（DecisionTree）是机器学习中一种经典的分类与回归算法。在本篇中我们讨论用于分类的决策树的原理知识。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，一颗决策树可以视作if-then规则的集合。
双杰_·2023-09-12 14:49

机器学习2—分类算法之决策树（Decision Tree）

决策树（DecisionTree）前言1.分类模型实例讲解2.常见的分类算法一、决策树的基本概念二、DTC算法三、用决策树来分析鸢尾花3.1数据集3.2决策树分析鸢尾花四、数据集划分和分类评估五、区域划分对比六
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-09-08 06:01

机器学习算法——决策树1（ID3决策树算法）

1.决策树（DecisionTree）是一种常用的分类方法，是一种监督学习。一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试。
Vicky_xiduoduo·2023-09-06 16:34

决策树

1概述决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
豪_34bf·2023-09-03 22:48

机器学习第七周-决策树

决策树是什么决策树(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
繁华落幕_0f7c·2023-09-03 12:42

机器学习的第一节基本概念的相关学习

1.2.3优缺点1.3深度学习1.4梯度下降损失函数1.5特征与特征选择特征选择的目的1.6python中dot函数总结一维数组的点积：二维数组（矩阵）的乘法：多维数组的乘法：1.1决策树的概念决策树（decisiontree
星星失眠️·2023-08-31 03:31

决策树算法

决策树决策树(DecisionTree)首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程决策树是一种典型的分类方法。
取个名字真难啊啊·2023-08-29 06:53

机器学习---决策树算法(CLS、ID3、CART)

1.决策树决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。
三月七꧁ ꧂·2023-08-29 05:43

机器学习入门（十一）：决策树——既能分类又能回归的模型

一棵决策树（DecisionTree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。
米饭超人·2023-08-28 10:20

基于决策树(Decision Tree)的乳腺癌诊蚓

决策树(DecisionTree)学习是以实例为基础的归纳学习算法。算法从--组无序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则,决策树也能表示为多个If-Then规则。
配电网和matlab·2023-08-18 14:03

机器学习与模式识别4：决策树

一、决策树简介决策树(DecisionTree），又称判定树，是一个流程图形式的树结构，其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试，每个分支则对应了该测试的不同结果，每个叶结点代表某个类别或预测结果
学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:40

详细讲解R包randomForestSRC实现筛选变量（随机森林）

随机森林是一种基于决策树（decisiontree）的集成学习方法，通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并通过投票或平均等方式综合这些决策树的结果来进行分类或回归。
weixin_49320263·2023-08-15 08:14

机器学习--连载（4）----监督学习

前面的几篇都是无监督学习，接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（
小小毛同学·2023-08-14 08:28
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