python教程决策树

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor（连续型）2.1数据处理2.2建模2.3调参介绍：随机森林(RandomForests)是一种集成学习算法，它由多个决策树组成
取名真难.·2024-01-04 15:27

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(
i阿极·2024-01-04 10:28

数据挖掘--决策树

1.算法原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。
人工智能MOS·2024-01-04 06:25

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程
东木月·2024-01-04 00:51

【Python教程】Windows 安装IDE 编辑器Pycharm

PyCharm是由JetBrains开发的跨平台编辑器。Pycharm提供了高效的Python开发所需的所有工具。是目前我使用的所有pythonide工具里面体验最好的，所以今天给大家介绍下如何安装。学习此章，你需要学会安装python环境，可以点这里步骤1）要下载PyCharm，请访问网站https://www.jetbrains.com/pycharm/download/步骤2）下载完成后，运
程序员老冉·2024-01-03 20:44

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

它建立在决策树的基础上，通过构建多个决策树并将它们整合在一起，提高了模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的主要特点和工作原理：
Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

过拟合 Dropout

过拟合是神经网络中常见的问题，尤其是在深度神经网络中，诸如决策树等。为解决这一问题，研究了许多方法，其中Dropout是最常见的方法之一。
地平线上的背影·2024-01-03 17:03

【Matlab】RF随机森林时序预测算法（附代码）

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88692249一，概述随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据
千源万码·2024-01-03 16:39

决策树的理解

决策数应该是那些对人工智能/专家系统了解不深的人的最初认知吧，各种if-then的强逻辑关系来让计算机具备人脑一样的决策力。说起来似乎挺简单的，找行业专家把他的经验都写下来，然后找人开始写if-then语句blablabla。但是人脑的经验决策一定对吗？人脑的决策思路真的没问题吗？抛开工作量，真的将一堆if-then放进计算机就是人工智能？这些问题时不时会出现在我的脑海里，让我去思考，在我这一路人
在做算法的巨巨·2024-01-03 15:22

深度学习从入门到不想放弃-5

看了一眼这个文章系列，居然第四集是11月5号写的，这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征，算是基础篇的一个番外篇延伸，我省着在后面的文章里写了，怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了，我又不讲决策树
周博洋K·2024-01-03 05:25

Python教程——python文件操作详解

所谓的文件操作是指对计算机中的文件进行读取、写入、修改和删除等操作。简单来说可以分为以下三个部分：打开文件操作文件关闭文件就是这三个简简单单的操作，却在计算机世界占有一席之地。打开文件有各种打开模式，各不相同；操作文件，有读写模式；关闭文件就比较简单了。Python文件操作基础操作Python文件操作也是上面那三个步骤，主要包括打开文件、操作文件(读取文件、写入文件)和关闭文件等操作。打开文件：使
会python的小孩·2024-01-03 00:01

Python教程87：字典dict数据（入门必学）

Python字典（dictionary）是一种可变且无序的不重复键值对（key-valuepairs）的序列。注意：dict作为Python的关键字和内置函数，变量名不建议命名为dict。1.创建字典：字典中的每个键值对由冒号分隔，整个字典由花括号{}括起来，每个键值对之间用逗号分隔。键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字。d={'李白':18,'杜甫
我的Python教程·2024-01-02 08:43

随机森林算法

它通过有放回的采样⽅式添加样本扰动，同时引⼊属性扰动，在基决策树的训练过程中，先从候选属性集中随机挑选出⼀个包含K个属性的⼦集，再从这个⼦集中选择最优划分属性。
April123abc·2024-01-02 06:49

决策树算法

决策树概念决策树是⼀种树形结构，通过特征的不同来将样本数据划分到不同的分⽀（⼦树）中，最终，每个样本⼀定会划分到⼀个叶⼦节点中。
April123abc·2024-01-02 06:19

Python 全栈体系【四阶】（十）

第四章机器学习十三、决策树分类1.决策树1.1什么是决策树决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策
柠檬小帽·2024-01-01 23:01

决策树

决策树广泛应用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于你在“20Questions”游戏中可能会问的entity。
编程回忆录·2024-01-01 17:26

决策树分类|python

什么叫做决策树？决策树是一种经常用于对离散变量和连续变量进行分类的监督学习算法。决策树是具有枝的树，其中每个分支节点表示多个备选项之间的选择，并且每个叶节点表示决策。
何同尘·2024-01-01 14:03

Python 成都二手房价数据分析 报告

经过数据清洗，使用随机森林、决策树、K-Means算法,对所获取的2万余条数据(链家网成都各区前10
小夕Coding·2024-01-01 13:25

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

Classifier3、用于分类的值是特征Feature4、特征值+种类叫做标记数据Labeleddata5、决策边界Decisionboundaries6、混淆矩阵Confusionmatrix7、决策树
笛秋白·2024-01-01 03:48

Brett Lantz在R中使用C5.0算法实现决策树

BrettLantz在R中使用C5.0算法实现决策树image来源|愿码(ChainDesk.CN)内容编辑愿码Slogan|连接每个程序员的故事网站|http://chaindesk.cn愿码愿景|打造全学科
愿码生态技术团队·2024-01-01 03:27

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

这个方法在之前的决策树算法中大量被使用。而增益的计算方式比如ID3的信息增益，C4.5的信息增益率，CART的Gini系数等。
金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

DFS入门

一.概念dfs，深度搜索算法，又可以认为是回溯算法，它其实就是一个决策树的遍历问题，遍历出所有情况，但是先深度后广度。用另外一个名称说这个问题其实就是穷举，穷举能做出的所有选择。
城堡修炼者·2023-12-31 06:35

理解 Python 的上下文管理器

原文载于https://old-panda.com/2019/04/17/python-context-manager/任何Python教程，必然会讲解如何打开一个文件。
Old_Panda·2023-12-30 16:31

Python教程(16)——lambda函数介绍

目录lambda函数介绍lambda函数语法lambda函数特性匿名性简洁性在高阶函数中的应用lambda函数介绍我们平时经常可以在Python的代码中看到一种lambda开头的这种表达式，如果没有学过Python的相关知识，可能会一脸懵逼，不清楚到底这个关键字是干嘛的，用来表示什么。实际上这个就是lambda函数。lambda函数是Python中一种特殊的匿名函数，但不仅仅只存在Python中，
程序员一点·2023-12-30 14:24

Python教程(17)——python模块是什么？python模块详解

Python模块简介模块是一个包含了Python定义和语句的文件，可用于将功能组织成可重用和可维护的代码块。每个Python文件都可以作为一个模块，模块可以包含变量、函数、类或可执行代码。通过使用模块，我们可以将代码分离成逻辑单元，促进模块化编程。所以我们可以简单的理解为，一个py文件就是一个模块，大部分情况都是这样的。使用Python模块在Python中，要想使用Python模块，我们必须要将模
程序员一点·2023-12-30 14:24

Python教程(15)——Python流程控制语句详解

目录if语句elseif语句for循环遍历类型range关键字while循环break语句continue语句Python流程控制是Python编程中非常重要的一部分，它用于控制程序的执行流程。Python提供了多种流程控制语句，包括if语句、while循环、for循环、break和continue语句等。这种流程控制在各个语言中都是大同小异的，如果你已经学过其他的语言，那么这章节就可以直接跳过。
程序员一点·2023-12-30 14:54

Python教程(18)——python文件操作详解

Python文件操作Python文件操作基础操作使用with语句管理文件处理文件操作的异常处理文件路径文本格式和二进制格式文本格式(TextMode)二进制格式(BinaryMode)例子说明文件操作的相关函数所谓的文件操作是指对计算机中的文件进行读取、写入、修改和删除等操作。简单来说可以分为以下三个部分：打开文件操作文件关闭文件就是这三个简简单单的操作，却在计算机世界占有一席之地。打开文件有各种
程序员一点·2023-12-30 14:17

决策树中各个参数（内有详细参数分析）

首先，我们要知道决策树有哪些参数criterion:Any="gini"splitter:Any="best"max_depth:Any=None.min_samples_split:Any=2min_samples_leaf
什么不到的小白·2023-12-30 11:40

机器学习实战--adaboost

算法优点：泛化错误率低，易编码，可应用在大部分分类器上，无需参数的调整算法缺点：对离群点很敏感算法步骤：这里我们用多个单层分类决策树为例（buildStump）对每次循环：1
sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下决策树、随机森林和梯度提升机等监督学习算法的基本原理。什么是神经网络？它可以解决哪些问题？解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？
道亦无名·2023-12-30 10:13

Matlab：BP神经网络算法，二叉决策树

1、BP神经网络算法(1)步骤1.准备训练数据和目标值2.创建并配置BP神经网络模型3.训练BP神经网络模型4.用BP神经网络模型预测数据例：某企业第一年度营业额为132468，第二年度为158948，第三年度为183737，预测第四年度的营业额%准备训练数据和目标值x=[123]';%年度y=[132468158948183737]';%营业额%创建BP神经网络模型net=feedforward
不吃橘子的橘猫·2023-12-30 09:00

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。
加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。
加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

除了决策树和随机森林这两种不需要
加百力·2023-12-30 07:02

如何信任机器学习模型的预测结果？

模型自解释结果与LIME解释结果的对比随机森林回归模型是基于决策树的集成模型，因此，模型本身也具有可解释性。
叁苏言·2023-12-29 20:35

数据挖掘 分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁·2023-12-29 09:31

【SXC_231228】使用Sklearn决策树分析商品评价有用性

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe
civilpy·2023-12-29 07:04

阿里达摩院出品的421集的python教程，据说懂中文就能入门高清版

阿里达摩院出品的421集的python教程，据说懂中文就能入门高清版北京尚学堂2019-12-1717:07:46小编的内心是强大的，网友虐我千百遍，我待网友如初恋，因为今天又给大家带来了干货，Python
超酷_72e8·2023-12-29 04:27

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参
alstonlou·2023-12-28 23:43

【已解决】TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

建立随机森林模型随机森林是若干决策树组成的集成模型，训练速度较快，性能也较好。
ZERWW·2023-12-28 21:14

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至
先生买多花吧·2023-12-28 19:30

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

随机森林（RF，RandomForest）是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。
科研私家菜·2023-12-28 15:21

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。
从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

【报错解决】graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound: failed to execute ‘dot‘, make sure the Graphviz

报错描述在pytorch用torchviz模块进行可视化，没有生成决策树的图，而是报以下错误：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound:failedtoexecute'dot
小白冲鸭·2023-12-28 04:21

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树和随机森林都是用于分类和回归的的算法。决策树的原理是通过一系列的问题进行if、else的推导。随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。
翼达口香糖·2023-12-27 22:55

1.决策树

目录1.什么是决策树?2.决策树的原理2.1如何构建决策树？
还是那个同伟伟·2023-12-27 18:02

机器学习——决策树（一）

1、简介决策树(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或等干0的概率，用以评价项且风险，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
风月雅颂·2023-12-27 18:31
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