Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
数据挖掘算法之C4.5
算法描述 C4 5算法是机器学习和数据挖掘领域中用于处理分类问题的算法 该算法是有监督学习类型的 即 给定一个数据集 每条记录都由一组特征来描述 每条记录仅属于一个标签 在给定的数据集上运行C4 5算法可以学习到一个从特征值到标签的映射 进
数据挖掘
算法
决策树
特征筛选11——ExtraTrees筛选特征
算法简述 ExtraTrees 极度随机树 与随机森林 Random Forest 是一样的 都是决策树的集成模型 区别在于 分叉的方式 随机森林依据Gini或信息熵 ExtraTrees是随机 没错纯随机 随机的特征构建边 随机的阈值来分
特征工程
python
机器学习
决策树
算法
tree.plot_tree()函数里面具体的参数作用
sklearn tree plot tree decision tree max depth None feature names None class names None label all filled False impurity
机器学习
python
决策树
决策树在计算机视觉中的应用及matlab代码实现
决策树在计算机视觉中的应用及matlab代码实现 决策树是一种基于预测模型的有监督学习算法 可以用于分类问题和回归问题 在计算机视觉中 决策树算法广泛应用于图像分类 目标检测和人脸识别等领域 一 决策树算法原理 决策树算法基于属性的划分来对
MATLAB
决策树
计算机视觉
决策树——依据水果特征分类
文章目录 一 获取数据集 1 提取数据 2 划分数据 二 计算信息增益 1 信息熵 2 计算信息增益 三 绘制决策树 四 分类预测 一 获取数据集 水果中苹果和杨桃外部特征比较鲜明 例如下面两张苹果 杨桃图片 苹果颜色为红色 形状大致为椭圆
人工智能
决策树
分类
python
使用随机森林进行特征选择
绘制随机森林每棵树的决策边界 首先导入必要的库函数 from sklearn ensemble import RandomForestClassifier from sklearn datasets import make moons fr
机器学习
随机森林
决策树
【NLP】第 6 章:XGBoost 超参数
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)
机器学习
决策树
数据挖掘
机器学习(二)---决策树算法学习
目录 前言 ID3 算法 C4 5 算法 CART 前言 决策树 decision tree 是一种基本的分类与回归方法 在分类问题中 表示基于特征对实例进行分类的过程 可以认为是 if then 的集合 也可以认为是定义在特征空间与类空间
机器学习
决策树
算法
【机器学习教程】四、随机森林:从论文到实践
引言 随机森林 Random Forest 是机器学习领域中一种强大的集成学习算法 它的优秀性能和广泛应用使得它成为了机器学习领域的一个重要里程碑 本文将从算法的发展历程 重要论文 原理以及实际应用等方面详细介绍随机森林 并提供一个复杂的实
《机器学习教程》
本科毕设100例
机器学习
随机森林
决策树
解决Python的your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single featur
今天写关于决策树的一些算法的时候 卧槽 mmp 竟然出现了红色的警示错误 oneRowX 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 newRowX 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 Traceback most recent call
python
决策树
reshape
graphviz安装及使用、决策树生成
一 graphviz下载安装 下载网址 http www graphviz org download 选择合适版本下载 1 1 双击安装 1 2 点击下一步 1 3 点击我接受 1 4 添加至系统路径 勾选添加至当前用户的系统路径 创建桌面
ML
python
graphviz
决策树
sklearn
【数据分析】决策树案例详解
文章来源 公众号 智能化IT系统 初识决策树 决策树是一个类似于人们决策过程的树结构 从根节点开始 每个分枝代表一个新的决策事件 会生成两个或多个分枝 每个叶子代表一个最终判定所属的类别 例如 如下是一个决策树 代表薪水大于30W的男性会买
大数据分析
数据分析
决策树
算法
机器学习基础——数据集与估计器、k近邻算法
1 sklearn数据集与估计器 2 分类算法 k近邻算法 3 k 近邻算法实例 4 分类模型的评估 5 分类算法 朴素贝叶斯算法 6 朴素贝叶斯算法实例 7 模型的选择与调优 8 决策树与随机森林 1 sklearn数据集与估计器 数据集
机器学习
算法
决策树
个人信贷违约预测代码实战
本次分享一个数据挖掘实战项目 个人信贷违约预测 项目背景 当今社会 个人信贷业务发展迅速 但同时也会暴露较高的信用风险 信息不对称在金融贷款领域突出 在过去时期借款一方对自身的财务状况 还款能力及还款意愿有着较为全面的掌握 而金融机构不能全
机器学习
数据挖掘
决策树
Python3 ID3决策树判断申请贷款是否成功
目录 1 定义生成树 2 递归产生决策树 3 调用生成树 4 绘制决策树 5 调用函数 1 定义生成树 coding utf 8 生成树的函数 from numpy import import numpy as np import pand
python代码
商业分析
python
决策树
机器学习
机器学习实战——第三章(分类):决策树算法与实例(一)
前言 今天看了会 机器学习实战 第三章 决策树 很迷 似懂非懂 专业术语太多了 而且有点混乱 对于一个大一概率论没学好的学渣来说 如今大三的我看到那些概率公式和一些概率论专业术语就头疼 马上就打了退堂鼓 早起看了半个小时没看明白果断又躺回了
机器学习
AI
算法
决策树
人工智能
信用卡风控——梯度提升树方法Python实现
本文是一个用户按时还款的预测模型 利用台湾地区一些信用卡客户的信用额度 教育程度 婚姻状况 过去的还款状态 账单等信息对客户进行评分 采用GBDT 梯度提升树 模型对数据进行分类 预测其是否会产生逾期偿还 数据来源于kaggle的一个比赛
决策树
python
机器学习
西瓜书作业4.4(基于基尼指数划分决策树,未剪枝/预剪枝/后剪枝)
文章目录 题目 未减枝 思想 画图 预剪枝 思想 画图 后剪枝 思想 画图 比较总结 参考 全部代码 画图代码 题目 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法 为表4 2中数据生成预剪枝 后剪枝决策树 并与未剪枝决策树进行比较 牢骚
机器学习
西瓜书
决策树
剪枝
第二章:25+ Python 数据操作教程(第十三节NUMPY 教程与练习)持续更新
NumPy Numerical Python 或 Numeric Python 的缩写 是 Python 中对数组和矩阵进行快速数学计算的最基本的软件包之一 在处理多维数据时它也非常有用 集成C C 和FORTRAN工具是一件幸事 它还提供
最新Python入门到精通教程19天从零基础到实践
python
决策树
算法
机器学习
【ID3 C4.5 决策树】基于QT/C++实现 可处理连续训练集 可视化图像界面
一 序言 学校工程实践2的题目 基于QT4 8 2以上的版本开发完成 顺手挂在CSDN上 该软件可以选择ID3决策树和C4 5决策树 训练集要求是xlsx格式 读入采用多线程 只做了构造 演示 生成 测试决策树部分 背景花里胡哨的图片可以自
决策树
QT
QT4
c45算法
c
«
1 ...
3
4
5
6
7
8
9
»