decisiontree

机器学习——决策树和随机森林

目录熵信息熵条件熵相对熵（KL散度）交叉熵决策树ID3信息增益C4.5信息增益率CART树基尼指数剪枝——过拟合处理随机森林Bagging策略随机森林样本不均衡的常用处理方法决策树（decisiontree
yfqh9588·2022-11-21 15:31

机器学习D12——决策树

认识决策树决策树(DecisionTree)是一种有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策（基于分类或者回归）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。
Dunkle.T·2022-11-21 11:58

Python机器学习——决策树

python机器学习——决策树1、概念决策树（DEcisionTree）他通过对训练样本的学习，并建立分类规则，对新样本数据进行分类，属于有监督学习决策树也是一种多功能的机器学习算法，它可以实现分类和回归任务
汤姆z·2022-11-21 11:20

机器学习——决策树

定义：决策树(DecisionTree,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的预测分析模型。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。
亓小佐·2022-11-21 11:42

机器学习之决策树

决策树（DecisionTree）决策树是一种常见的机器学习方法，它是从根节点开始，一步一步决策，直到走到叶子节点。
Rick_rui·2022-11-21 08:18

机器学习之构造决策树

链接如下：机器学习入门之k近邻算法_俺从头开始的博客-CSDN博客信息营地：决策树：百度百科讲决策树：“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
俺从头开始·2022-11-21 08:16

sklearn实现12种回归模型

**sklearn实现12种回归模型（LinearRegression，KNN，SVR，Ridge，Lasso，MLP，DecisionTree，ExtraTree，RandomForest，AdaBoost
◆╲小钕秂·2022-11-21 03:53

Datawhale学习笔记-吃瓜笔记：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
JeffDingAI·2022-11-21 02:05

机器学习算法:决策树算法

1.基本定义  决策树(DecisionTree)是一种基本的分类和回归算法。该算法模型呈树形结构，主要由结点和有向边组成。结点又分为两种类型：内部结点和叶子结点。
Sun_Sherry·2022-11-20 23:52

机器学习西瓜书——决策树（Decision Tree）部分总结

决策树（DecisionTree）基本概念由很多“树”组成，是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。
Pigou_·2022-11-20 23:21

python决策树预测模型_机器学习：决策树（Decision Tree）

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是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概率分布。
weixin_39874196·2022-11-20 23:20

决策树的创建与分类

决策树的创建与分类决策树的定义决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法。
。。。 。。。。。·2022-11-20 22:17

机器学习之决策树（Decision Tree）

决策树（DecisionTree）决策树又称为判定树，是数据挖掘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是一种有监督的算法决策树有两种，一种是分类树（
爱吃小巴掌·2022-11-20 22:45

机器学习之决策树(Decision Tree)

决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。如下图，决策树模型，其中最上的圆为根节点，其余的圆为内部节点，方形为叶节点。
David_Hdw·2022-11-20 22:44

机器学习算法汇总

ML算法模型简单总结一下在学习的过程中对MachineLearning算法模型理解：决策树(decisiontree)详解集成算法(Bagging，随机森林)集成算法(AdaBoost基本原理)Boosting
丿回到火星去·2022-11-20 18:24

机器学习-决策树(基于Python实现)

机器学习-决策树(基于Python实现)目录机器学习-决策树(基于Python实现)概述设计代码设计方案ID3C4.5CART其他参考资料概述决策树（decisiontree）是机器学习中一种非常重要的模型
ywsdxxzj·2022-11-20 16:13

机器学习-决策树（python）

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。
孤グ寞·2022-11-20 16:14

机器学习Python学习——决策树

使用基尼指数划分数据集2.1递归构建决策树3.1在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图3.2Matplotlib注解4.1示例：使用决策树预测井字棋选择的好坏5.1总结1.1决策树的概念决策树(DecisionTree
Kanoooooo0·2022-11-20 14:19

机器学习——决策树

1、决策树简介1.1决策树的定义决策树（DecisionTree)是最普遍使用的分类算法之一→\rightarrow→对实例进行分类的树形结构（结点、有向边构成）决策树实例场景：一个叫做“20questions
SKYWALKERS_2397·2022-11-20 14:19

数据结构 - 决策树(分类)

ConditionalEntropy)与信息增益（InformationGain）3.信息增益做特征选择的优缺点4.信息增益比(InfomationGainRatio)5.Gini系数一决策树的介绍决策树（decisiontree
辉常努腻·2022-11-20 14:02

分类和回归-决策树算法（ID3、C4.5和CART）

文章目录简介划分依据ID3算法C4.5算法CART算法处理连续值剪枝应用示例简介决策树（DecisionTree）是⼀种树形结构，每个节点表示⼀个属性上的判断，每个分⽀代表⼀个判断结果的输出，最后每个叶节点代表
吾仄lo咚锵·2022-11-20 13:52

机器学习面试题——决策树DT（Decision Tree），二叉树或多叉树分支决策分类

机器学习面试题——决策树DT（DecisionTree），二叉树或多叉树分支决策分类提示：决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experimentsinInduction”，但真正让决策树成为机器学习主流算法的还是
冰露可乐·2022-11-20 11:50

机器学习实践（二）——决策树

一、决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。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。
m0_63169186·2022-11-20 11:26

机器学习：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
wuguanfengyue-·2022-11-20 10:36

决策树---C语言期末课设

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
菜刀l四庭柱·2022-11-20 09:18

机器学习实验二---决策树python

决策树的构建计算给定数据集的香农熵按照给定特征划分数据集选择最好的数据划分方式:递归构建决策树四.使用Matplotlib注解绘制树形图五.总结出现的问题及解决办法:实验结果分析2022/11/12一、了解一下决策树吧决策树(decisiontree
菜刀l四庭柱·2022-11-20 09:35

机器学习--决策树实验及源码（Python版）

【实验原理】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
DataLiu·2022-11-20 03:46

机器学习-基于决策树的分类与预测

一、原理1.决策树（decisiontree）：本质上是一种通过一系列规则对数据进行分类的分类模型，采用树行（如二叉树…）结构，使用层层推理（基于if-then-else的监督学习算法）来来实现最终的分类
_Carpediem·2022-11-20 03:15

机器学习--决策树的创建与实现

决策树定义实现可视化总结一、决策树的定义1.决策树的概念决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。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。
qq_53951219·2022-11-20 03:24

机器学习（三）决策树

2.1特征选择2.1.1信息增益（ID3）2.1.2信息增益率2.1.3基尼指数2.2生成决策树2.2.1划分数据集2.2.2递归构建决策树2.2.3决策树的可视化一、决策树概述1.1什么是决策树决策树(decisiontree
Ag11·2022-11-19 22:39

机器学习——决策树（ID3和C4.5）

目录1.决策树的概念2.决策树的基本思想3.决策树的构造4.决策树的算法框架5.ID3算法6.C4.5算法1.决策树的概念决策树（DecisionTree）是一种用于监督学习的层次模型，是最早的机器学习算法之一
特立独行的哪吒·2022-11-19 21:15

挑选西瓜（决策树实现）

信息熵三、ID3算法3.1概念3.2步骤3.3代码实现四、C4.5算法4.1介绍4.2步骤4.3改动代码五、CART算法5.1介绍5.2步骤5.3使用sklearn库实现六、总结七、参考一、决策树决策树(DecisionTree
伊始不觉·2022-11-19 18:44

机器学习--决策树

一、决策树简介决策树（DecisionTree），又称为判定树，是另一种特殊的根树，它最初是运筹学中的常用工具之一；之后应用范围不断扩展，目前是人工智能中常见的机器学习方法之一。
梦里她落·2022-11-19 18:36

机器学习的R实现（mlr包）

获取数据2.探索数据3.缺失值填补4.特征工程5.机器学习1.二次判别分析，QuadraticDiscriminantAnalysis(QDA).2.逻辑回归LogisticRegression3.决策树-DecisionTree4
一个人旅行*-*·2022-11-19 17:42

数据挖掘 / 机器学习——决策树

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《机器学习》周志华《统计学习方法》李航数据挖掘/机器学习之决策树一、概述决策树(DecisionTree)是从一组无次序、无规则，但有类别标号的样本集中推导出的
　木夕敢敢·2022-11-19 15:18

决策树算法及其实现

决策树算法及其实现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。
sinaryz·2022-11-19 13:10

人工智能（9）决策树学习

1.什么是决策树/判定树（decisiontree)?判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。
千梦千微雨·2022-11-19 10:29

使用Decision Tree对MNIST数据集进行实验

使用的DecisionTree中，对MNIST中的灰度值进行了0/1处理，方便来进行分类和计算熵。使用较少的测试数据测试了在对灰度值进行多分类的情况下，分类结果的正确率如何。实验结果如下。
arthur503·2022-11-19 08:43

机器学习之決策樹

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
名难取aaa·2022-11-19 05:20

机器学习--决策树

目录基本概念什么是决策树信息熵信息增益决策树的剪枝决策树实现代码实现基本概念什么是决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，它是一种监督学习，决策树模型呈树形结构，是逻辑上的if-than
叶子yiin·2022-11-19 01:26

决策树（Decision Tree）

一、理论介绍决策树(DecisionTree，DT)，亦称“判定树”，是以实例为基础的归纳学习算法，它根据样本的特征，按照一定规则将无序的样本分裂成不同的分支，从而达到分类或回归的目的。
linxi2619·2022-11-19 01:51

决策树简单介绍

一、决策树的介绍决策树（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。
随心Lc·2022-11-19 01:09

Decision Tree算法（决策树）

DecisionTree算法（决策树）1.定义决策树是一种十分常用的分类方法。决策树是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
NancyO_O·2022-11-19 01:05

ML入门2.0 -- 手写决策树（Decision Tree）

ML入门2.0手写决策树（DecisionTree）决策树简介决策树原理决策树举例实验截图：数据集导入使用ID3分类算法使用C4.5（这里是J48）手写ID3运行结果：完整版程序见githhub决策树简介
maschinist-lzy·2022-11-16 09:04

机器学习总结一：Bagging之决策树、随机森林原理与案例

boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例1.决策树1.1简介决策树(DecisionTree
想考个研·2022-11-14 09:08

用决策树实现分类（预测）实战（python）

1.决策树原理决策树（decisiontree）是一类常见的机器学子方法。
做个好男人！·2022-11-13 14:36

机器学习——三种决策树及python代码实现

决策树（Decisiontree）是一种最基础的机器学习方法。决策树的原理是基于特征对数据实例按照条件不同进行不断划分，最终达到分类或者回归的目的。
Li Changwu·2022-11-13 14:34

机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法

文章目录一、无监督算法：1、聚类算法：Kmeans2、关联规则算法：Apriori3、关联算法：FP--growth二、有监督算法1、分类算法决策树(DecisionTree)支持向量机(SVM)K近邻
平原2018·2022-11-12 11:11

c语言 决策树算法,机器学习算法：决策树

决策树(DecisionTree)的核心思想是：根据训练样本构建这样一棵树，使得其叶节点是分类标签，非叶节点是判断条件，这样对于一个未知样本，能在树上找到一条路径到达叶节点，就得到了它的分类。
叶子庄园·2022-11-08 19:28

决策树分类算法C语言实现,机器学习笔记-决策树跟分类规则

决策树(DecisionTree)决策树学习，建立一颗树结构的模型。此模型由一系列逻辑决策构成。在此结构中决策点代表某个属性上的决策，分支表示决策选择项，树的叶子节点是一系列联合决策的结论。
Ssiya·2022-11-08 19:57
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