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机器学习——决策树剪枝
目录 一 决策树剪枝策略 1 1剪枝目的 1 2剪枝策略 1 3判断决策树泛化性能是否提升的方法 二 预剪枝 prepruning 2 1概述 2 2预剪枝优缺点 2 3代码实现 三 后剪枝 postpruning 3 1概述 3 2后剪枝
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剪枝
【毕设教程】随机森林算法
文章目录 0 前言 1 什么是随机森林 2 随机森林构造流程 3 随机森林的优缺点 3 1 优点 3 2 缺点 3 3 随机森林算法实现 4 最后 0 前言 Hi 大家好 这里是丹成学长的毕设系列文章 对毕设有任何疑问都可以问学长哦 这两年
毕设教程
算法
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随机森林
课堂实验-【集成学习】
实验名称 实验 集成学习 实验目的 1 了解决策树 随机森林理论基础 2 平台实现算法 3 编程实现决策树 随机森林算法 实验原理 决策树 Decision Tree 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
决策树
python
【机器学习】通俗易懂决策树(原理篇)
决策树 引言 决策树是什么 怎样利用决策树来帮助我们分类 怎样构建自己的决策树 决策树是一种类似流程图的结构 其中每个内部节点代表一个属性的 测试 例如硬币翻转出现正面朝上或反面朝上 每个分支代表测试的结果 每个叶节点代表一个类标签 在计算
ML
决策树
机器学习
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【机器学习】通俗易懂决策树(实战篇)python实现(为新患者找到合适的药物)
决策树 我们将学习一种更流行的机器学习算法 决策树 我们将使用此算法从患者的历史数据以及他们对不同药物的反应大数据中 用训练过的决策树来构建分类模型预测未知患者的类别 或者说为新患者找到合适的药物 导入以下包 numpy as np pan
ML
机器学习
决策树
python
说一说xgboost和lightgbm的区别是什么
前面提到了 LightGBM是Xgboost的更高效实现 由微软发布 XGBoost的并行是在特征粒度上的 我们知道 决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序 因为要确定最佳分割点 XGBoost在训练之前 预先对数据进行了排序
牛客网算法工程师面试题库
决策树
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推荐系统详解
1 基于内容的推荐系统 1 基于内容的推荐算法概述 基于内容的推荐算法 Content based Recommendations CB 也是一种工业界应用比较广的一种推荐算法 由于协同过滤推荐算法中仅仅基于用户对于商品的评分进行推荐 所以
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机器学习——决策树算法
一 实验目的 掌握如何实现决策树算法 用并决策树算法完成预测 二 实验内容 本次实验任务我们使用贷款申请样本数据表 该数据表中每列数据分别代表ID 年龄 高薪 有房 信贷情况 类别 我们根据如下数据生成决策树 使用代码来实现该决策树算法 三
机器学习
决策树
算法
决策树(Decision Tree)-机器学习ML
参考 1 统计学习方法 李航 2 https baike baidu com item E5 86 B3 E7 AD 96 E6 A0 91 10377049 fr aladdin 3 http www jianshu com p 6eec
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【XGBoost】第 8 章:XGBoost 替代基础学习器
大家好 我是Sonhhxg 柒 希望你看完之后 能对你有所帮助 不足请指正 共同学习交流 个人主页 Sonhhxg 柒的博客 CSDN博客 欢迎各位 点赞 收藏 留言 系列专栏 机器学习 ML 自然语言处理 NLP 深度学习 DL fore
XGBoost 和 scikitlearn 的实践
机器学习(ML)
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20200317_决策树预测贷款申请
使用决策树 预测贷款申请 import pandas as pd 忽略弹出的warnings import warnings warnings filterwarnings ignore text pd read excel data Lo
接单
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数据分析
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决策树
决策树算法处理分类及回归问题的原理及python代码实现
1 决策树原理介绍 通俗的理解 决策树就是对样本集根据某一个维度d和某一个阈值v进行二分 得到二叉树 即为决策树 通过样本训练计算出维度d和阈值v 即可对预测数据进行分类 如果对二叉树的各子节点value值求平均 将平均值赋予待分类样本 即
机器学习
算法
决策树
分类
机器学习——决策树/随机森林
0 前言 决策树可以做分类也可以做回归 决策树容易过拟合 决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的 Logistic回归和贝叶斯是基于概率论 熵最早起源于物理学 在信息学当中表示不确定性的度量 熵值越大表示不确定性越大 ID3算法就是
机器学习与深度学习
机器学习
决策树
随机森林
基于机器学习决策树算法预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力
决策树算法的简介 决策树算法是机器学习中的监督学习算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法 它是一种典型的分类方法 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 其实就是通过一系列规则对数据进行分类
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算法
二叉树
机器学习
人工智能
决策树与随机森林
首先 在了解树模型之前 自然想到树模型和线性模型有什么区别呢 其中最重要的是 树形模型是一个一个特征进行处理 之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值 决策树与逻辑回归的分类区别也在于此 逻辑回归是将所有特征变换为概率后 通过大于某
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随机森林
决策树
数据挖掘——决策树和K近邻
决策树和K近邻 一 线性回归 房价预测 第1关 线性回归算法思想 一 相关知识 1 gt 简单线性回归 2 gt 多元线性回归 二 编程要求 三 参考答案 第2关 动手实现线性回归 一 相关知识 1 gt 数据集介绍 2 gt 线性回归算法
数据挖掘
机器学习
决策树
python
kmeans算法
决策树、随机森林结果可视化
决策树 随机森林结果可视化 决策树随机森林结果可视化 一 决策树可视化环境搭建 二 决策树可视化的三种方法 第一种 第二种 第三种 三 决策树可视化实例 四 随机森林可视化实例 五 决策树各特征权重可视化 本文测试环境为 python3 一
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python
可视化
决策树
决策树详解(一)
1 决策树的概念 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果 每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数 记为分支 决策树的元素有 根节点 非叶子节点 分支 叶节点四种元素 其代表的含义如下图所示 决策树的工作分为两个阶段 1 训练阶段 给定训练
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信息熵
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机器学习
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机器学习(五)—— 决策树回归模型和集合算法
决策树回归模型和集合算法 1 决策树概述 决策树 Decision Tree 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 百度百科 决策树就是我们通常所说的多叉树 决策树回归模型的核心思想 相似的输
决策树
机器学习
随机森林
数据挖掘 决策树算法 ID3 通俗演绎
决策树是对数据进行分类 以此达到 预测的目的 该决策树方法先根据训练集数据形成决策树 如果该树不能对所有对象给出正确的分类 那么选择一些例外加入到训练集数据中 重复该过程一直到形成正确的决策集 决策树代表着决策集的树形结构 决策树由决策结点
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数据挖掘
机器学习
ID3
决策树
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