python教程决策树第6页

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

Python教程：常见的文本+数值+时间变量的格式化方法

1.早期版本，使用%运算符进行格式化：%s和%d是占位符，分别代表字符串和整数。%运算符后面的括号中的变量将会替换这些占位符。name='李白'age=18print('大家好，我是%s，今年%d岁！'%(name,age))#大家好，我是李白，今年18岁！2.Python2.6版本引入了format()函数进行格式化：{}是占位符，format()函数中的参数将会替换这些占位符。这种方法比使用%

认真写程序的强哥·2024-01-31 01:58

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。

地理遥感生态网·2024-01-30 15:09

ID3决策树算法及其Python实现

目录一、决策树算法基础理论决策树的学习过程ID3算法二、实现针对西瓜数据集的ID3算法实现代码三、C4.5和CART的算法代码实现C4.5算法CART算法总结参考文章一、决策树算法决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法

Sue hiroshi·2024-01-30 14:53

决策树——id3算法的python代码实现

使用python语言实现了决策树算法——id3算法，废话不多说，直接贴代码importmathtrain={#定义训练集1:{'outlook':'sunny','temp':'hot','hum':'

上九天捉鳖下五洋揽月·2024-01-30 14:22

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

ID3算法决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

随机森林的弹性:随机森林中的多个决策树是相互独立构建的，因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。

Recursions·2024-01-30 14:18

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

零基础Python教程-分支结构

在日常生活中，我们会遇到很多选择类的问题。比如：午饭吃螺蛳粉还是生煎包?下班回家坐地铁还是公交车?这也就是我们编程语言中常说的“分支结构”，今天就让我们一起学习一下吧！在Python中，要构造分支结构可以使用if、elif和else关键字。分支结构也分为单分支结构、双分支结构以及多分支结构。下面就让我们先一起学习单分支结构：单分支结构单分支结构，顾名思义一个if就足够，满足条件就输出，不满足就跳过

JokerW·2024-01-29 18:21

精通Python第11篇—多表格文件单元格平均值计算实例解析

文章目录Python教程：基于多个表格文件的单元格数据平均值计算准备工作任务背景文件命名和数据结构示例任务目标Python代码实现脚本解释运行脚本实现代码总结Python教程：基于多个表格文件的单元格数据平均值计算在日常数据处理工作中

申公豹本豹·2024-01-29 13:18

人工智能主要分支

支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi

ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【数据结构】详细解读 Splay Tree（附完整代码）

详细解读SplayTree（伸展树）昨天在研究决策树时遇到了一种特殊的搜索平衡二叉树Splay，很感兴趣，今天下午就深入了解了一下这种树。前部分代码参考了书，后部分为原创，可能有误，敬请批评指正！

千鱼干·2024-01-28 21:34

knn算法

KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一

简单编程王子·2024-01-28 16:41

14.决策树的最终构建

前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!supportLists]1）[endif]程序遍历完所有划分数据集的属性；[if!supportLists]2）[endif]每个分支下的所有实例都具有相同的分类；如果程序已经遍历完所有划分数据集的属性，叶子

坛城守护者·2024-01-28 13:25

ENVI下基于知识决策树提取地表覆盖信息

基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。

地理遥感生态网·2024-01-28 11:35

分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测

分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果

机器学习之心·2024-01-28 11:54

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

秋招机器学习面试题问题总结

2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-01-28 07:39

python-scikit-learn基础

数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

我的隐私计算学习——联邦学习（3）

（五）纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习：决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree

Atara8088·2024-01-28 00:24

黑马python基础

课程链接：【黑马程序员python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了】https://www.bilibili.com/video/BV1qW4y1a7fU/?

xuexuexueKathy·2024-01-27 20:38

python黑马程序员课后答案_黑马程序员Python教程[Python标准库(一)

[Python标准库]random——伪随机数生成器(一)作用：实现了多种类型的伪随机数生成器。Python版本：1.4及以后版本random模块基于MersenneTwister算法提供了一个快速伪随机数生成器。原先开发这个生成器是为了向蒙特卡洛模拟生成输入，MersenneTwister算法会生成有一个大周期的近均匀分布的数，以适用于各种类型的应用。生成随机数random()函数从所生成的序列

weixin_39899226·2024-01-27 20:37

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

数据科学 8 机器学习：决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

她即我命·2024-01-27 14:37

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

直观上，随机森林可以视为多颗决策树的集成。

小小杨树·2024-01-27 04:09

C++面试：递归

目录基础实际用处代码1.二叉树的遍历2.快速排序3.斐波那契数列4.文件系统遍历5.全排列生成6.归并排序7.语法分析8.决策树算法9.UI组件的渲染总结基础基本原理：递归函数是一种自我调用的函数。

Thomas_Lbw·2024-01-27 00:12

[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类

摘要短信业务的迅猛发展在丰富了人们的沟通方式的同时，同样遭受到垃圾短信的困扰。对于运营商来说，垃圾短信造成基础设施资源的巨大浪费；对于移动用户来说，大量的垃圾短信使用户不能够及时查看正常的短信，干扰了用户的正常生活。垃圾短信的识别已经成为一个亟待解决的问题，而传统的基于黑白名单、关键字进行过滤的效果有限，不能起到很好的识别效果。针对该问题，我们基于垃圾短信的文本内容，将文本分类算法应用到垃圾短信的

ggdd5151·2024-01-26 23:03

PMP考试知识点攻略（纯干货）

标准差和方差来进行估算的方法；2.关键路径计算包括ES、EF、LS、LF、总浮动时间和自由浮动时间等指标；3.挣值计算是一种常用的项目管理方法，ee包括CPI、SPI、ETC、EAC和TCPI等指标；4.决策树模型计算是一种常用的决策分析方法

mm995420·2024-01-26 20:13

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器

qq_27758151·2024-01-26 17:17

Python源码52：海龟画图turtle画圣诞树

---------------turtle源码集合---------------Python教程91：关于海龟画图，Turtle模块需要学习的知识点Python源码50：海龟画图turtle画py图标Python

我的Python教程·2024-01-26 14:13

python中的继承有什么特点_Python中什么是面向对象-继承和多态

文字有点长，对于不想看文字的朋友，可以去这里看视频，内容和这个文字一样的，视频可能更好理解https://www.piqizhu.com/v/zaX9K4pd4GE上一篇文章《python教程：Python

weixin_39683858·2024-01-26 14:45

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和

csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展七、OpenCV决策树示例代码八

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。

第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

『OpenCV-Python鼠标画笔』

OpenCV-Python教程链接：https://opencv-python-tutorials.readthedocs.io/示例一：图片上双击的位置绘制一个圆圈首先创建一个鼠标事件回调函数，鼠标事件发生时就会被执行

Dymc·2024-01-25 08:50

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法

llovew.·2024-01-25 07:51

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

python教程57--使用D-tale做透视表并生成图形

上一篇分享了一下，手工敲代码和Mito比较。一个是手工敲代码灵活，一个是mito的可视化编程，看每个人的开发喜好了。今天使用D-Tale做透视图并生成折线图和饼形图。有人私信说：为什么开发演示都是用jupyter-lab，而不使用PyCharm？这个问题很简单，pycharm有太多的库无法安装，jupyter-lab只需要pip安装库就能使用，方便快捷。比如你是一个web开发者，如果是初学者dw是

颐街·2024-01-24 22:15

python教程55--D-Tale使用介绍

本文以Excel为数据集展示如何使用。加载数据集后，就会像pandas一样呈现一个表格。表里的所有单元格都可以编辑，就像在excel中一样直接更改值。点击要修改单元格的数据，Enter回车可以直接修改单元格里面的数值。列菜单功能当单击列标题时，可以获得一个选项列表，选项的内容取决于该列的数据类型。1.冻结锁定功能类似于excel中的首行冻结，将列锁定在最左侧，这样可以自由地滚动表格同时看到锁定的列