python教程决策树第4页

机器学习系列——（十五）随机森林回归

它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。

飞影铠甲·2024-02-08 06:37

花了半个月时间，终于找到了一款最适合的python教程

为何会选择python？需要资料的加Q群883444106，和小编一起学习python，欢迎新的小伙伴加群。圈内人都说「人生苦短学python」，简单点理解，这类高级语言能帮学习者更快的掌握基础语法后就可以实现一些功能，带来成就感和兴趣后，才能有之后的事情，而学习一个新技能最悲剧的事情不过是：没有坚持下去熬过最艰难的那段时间，其实胜利的曙光扛过去后明明就在眼前了.....尤其是职场人士自学一门新技

璃沫仙人·2024-02-08 03:38

图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解

在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法，也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系（决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X

Dashesand·2024-02-08 03:22

python sklearn.tree 决策树参数

原文链接：https://www.jianshu.com/p/d1d17499365c1.重要参数：criterion为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个

有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）进行特征选择，并强调这一方法在实践中的重要性和效果。

theskylife·2024-02-07 23:56

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割

数据不吹牛·2024-02-07 23:36

随机森林分类器原理简述

因为有个树状决策结构叫决策树，刚刚例子里的每个人在发起投票之前都

散修然·2024-02-07 20:30

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

使用 Python 的 requests 和 Beautiful Soup 来分析网页

学习这个Python教程，轻松提取网页的有关信息。浏览网页可能占了你一天中的大部分时间。然而，你总是需要手动浏览，这很讨厌，不是吗？

Linux小百科·2024-02-07 15:59

R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树

分类回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)是一种经典的决策树，可以用来处理涉及连续数

科研私家菜·2024-02-07 14:22

这篇文章还不能让你入门Python，那你就得好好反思一下了！

极客夜读·2024-02-07 14:08

金融信贷风控业务详解

带大家以全新的角度了解风控，包括风控信贷业务讲解、风控决策树、风控决策流、特征工程、三方数据对比和风控系统搭建等一系列知识。

RobinCode·2024-02-07 11:48

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。

alstonlou·2024-02-07 11:07

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。

政安晨·2024-02-07 09:42

【scikit-learn】可视化决策树

可视化决策树模型准备importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro

马老c·2024-02-07 09:32

Scikit-learn－04.决策树算法

这节我们来说机器学习中常用的一个功能－决策树。决策树是分类器中的一种，属于有监督学习方法。简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

sun zi chao·2024-02-07 09:02

scikit-learn决策树算法笔记总结

1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

python收藏家·2024-02-07 09:01

《scikit-learn》决策树之分类树

前面我们学习了决策树的一些算法，提及到了scikitlearn，这里我们已经基本具备了一些基本的知识，接下来我们进入实战环节，真实地去操作一把数据。

星海千寻·2024-02-07 09:31

解释性AI（XAI）技术和方法

可解释模型的实际应用：医疗诊断：在医疗领域中，决策树或规则集可用于构建简单的疾病诊断系统，如基于患者的症状、年龄和病史数据建立决策流程图，每一步骤都对应一个明确的医学判断标准。

李建军·2024-02-07 09:00

决策树之scikit-learn

实例fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotasplt#Loadirisdatasetiris=load_iris()X,y=iris.data,iris.target#Fittheclassifierclf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=clf

奋进的大脑袋·2024-02-07 09:00

kmeans实例及代码

聚类和决策树一样，属于无监督学习。也就是说数据样本只有特征x，没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别，将同类别的样本放在一起。

morie_li·2024-02-07 06:57

python分别作为客户端与服务端使用grpc通信

目录官方python教程前期准备1.了解protobuf语法2.下载依赖使用教程1.编写data.proto2.编写服务端3.编写客户端3.1一般客户端3.2flask作为客户端调用4.一般客户端测试官方

Alex-Leung·2024-02-07 00:23

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

一个特例是决策树和树的集成算法们，对决策树、不需要无量

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——项目设计和数据的获取

第二步：数据读取和数据预处理第三步：数据的可视化分析第四步：构建房价评估模型（决策树、随机森林等）整个项目的代码和数据集获取：https://github.com/Proberen/Data-analysis

快乐的冲浪码农·2024-02-06 18:12

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。

shenny_·2024-02-06 17:04

机器学习算法之决策树

步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

浅白Coder·2024-02-06 17:24

机器学习之决策树（二）

今天我们探讨一下有关决策树的剪枝，以及由剪枝引出的一系列问题为什么要剪枝回顾上一节，我们知道决策树的生成是要达到局部最优，那么我们如何理解这个局部最优呢？

Vophan·2024-02-06 16:15

阿里出品的400集的python教程，希望大家都能入职阿里

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入门教程完整版，完整版啊！完整版！为了吸取教训，小编一定要分享一下攻略，“怎样获得小编分享的教程呢？”，其实很简单，只需要私信我就可以了啦，具体步骤如下。言归正传，小编该给大家介绍一下这套教程了，希望每个小伙伴都沉迷学习，无法自拔本套教程学习时间15天1-3天内容：为Linux基础命令4-13天内容：为Py

编程届控制师·2024-02-06 00:47

数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估5.实验总结源代码1.项目背景随着城市化进程的加速，空气质量问题日

艾派森·2024-02-05 23:22

Python教程|input()函数—输入（一）：语法说明

1.语法说明input()函数可以提示并接收用户的输入内容，将所有的输入年内容按照字符串进行处理，返回一个字符串。input（）函数的基本用法如下：input(prompt)参数说明：prompt（可选参数，表示提示信息）。示例1：接收用户输入的内容并保存到变量中，代码如下： name=input("Pleaseenterthenameofyourfavoritefootballstar:")

不止GIS·2024-02-05 20:21

1-1 决策树的基本结构及三个终止条件

1.决策树的基本结构决策树很简单，就是根据特征的不同取值生成的一棵树。因为有很多特征，所以这棵树会生成若干层的分支节点，直到叶节点。因为每个特征至少有两个取值，所以生成子节点的时候至少要分成两叉。

迪丽娜扎·2024-02-05 15:50

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。

Carl_奕然·2024-02-05 13:16

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树

代码骑士·2024-02-05 13:59

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

机器学习本科课程实验3 决策树处理分类任务

实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy

11egativ1ty·2024-02-05 08:05

【算法】{画决策树 + dfs + 递归 + 回溯 + 剪枝} 解决排列、子集问题（C++）

对于该种问题，重点在于尽可能详细的画决策树，随后根据决策树分析题目所涉及的剪枝、回溯、递归等细节问题。

卜及中·2024-02-05 07:23

决策树

什么是决策树？在谈论决策树之前，先说说什么树吧。树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。

乔治大叔·2024-02-05 06:15

集成学习Bagging方法（随机森林实现巨简代码实现）

bagging算法思想bagging集成当中、通常是并行建立多个弱评估器（通常是决策树），综合多个弱评估器的结果，按照少数服从多数的思想进行结果筛选。

恒c·2024-02-04 23:31

11. BI - 如何在 Python 中进行分词并展示词云

之前两节课，咱们学习了基础的数据可视化工具以及决策树的可视化。今天这节课，咱们要看到的是另外一个场景，叫做词云展示。词云应该所有人都不会陌生，一般什么时候用呢？

茶桁·2024-02-04 22:24

GBDT为什么比决策树结果更优？从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

决策树在计算过程中，已经通过信息增益或基尼系数理论使得决策树能够使得损失函数最小化了，为什么GBDT能够获得更好的结果？是决策树没有对数据信息利用充分吗？决策树，是通过计算信息增益的方式构建决策树。

噶噶~·2024-02-04 21:45

python中如何画出决策树_使用Python绘制决策树

决策树为字典格式，示例如下：{'tearRate':{'reduced':'nolenses','normal':{'astigmatic':{'yes':{'prescript':{'hyper':{

沉迷苏志燮·2024-02-04 21:44

python画决策树_Python绘制决策树

绘制出决策树经过训练的决策树，我们可以使用export_graphviz导出器以Graphviz格式导出决策树.如果你是用conda来管理包，那么安装graphviz二进制文件和python包可以用以下指令安装

weixin_39623271·2024-02-04 21:44

python绘制决策树_在Python中为ML绘制决策面的动手指南

python绘制决策树介绍(Introduction)Lately,Ihavebeenstrugglingforawhiletovisualizethegeneratedmodelofaclassificationmodel.Ireliedonlyontheclassificationreportandtheconfusionmatrixtoweighthemodelperformance

weixin_26726011·2024-02-04 21:43

python绘制决策树图片

背景w3cshool机器学习篇最后一个章节是决策树的简单入门教学，我在那里拷贝代码运行时报错，显示绘制不出决策树图片思路python编译报错无非三种，语法错误，没有装库，路径没对。

氷凌公子·2024-02-04 21:13

python绘制决策树

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportexport_graphvizfromIPython.displayimportImageimpor

噶噶~·2024-02-04 21:41

编程高手是如何炼成的？1021页Python学习教程，全面专业建议收藏

网络上五花八门的Python教程让编程学习者挑花了眼，但大多都是强调入门和基础，无法满足更进一步的需求。要想加深自身竞争力和增加技能傍身，更高层次的学习势在必行。

IT猫仔·2024-02-04 20:10

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