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机器学习---决策树
介绍 决策树和随机森林都是非线性有监督的分类模型 决策树是一种树形结构 树内部每个节点表示一个属性上的测试 每个分支代表一个测试输出 每个叶子节点代表一个分类类别 通过训练数据构建决策树 可以对未知数据进行分类 随机森林是由多个决策树组成
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决策树
人工智能
机器学习---决策树
介绍 决策树和随机森林都是非线性有监督的分类模型 决策树是一种树形结构 树内部每个节点表示一个属性上的测试 每个分支代表一个测试输出 每个叶子节点代表一个分类类别 通过训练数据构建决策树 可以对未知数据进行分类 随机森林是由多个决策树组成
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数据分箱3——决策树分箱(有监督)
思路比较简单 将某一列数据作为训练集 将label作为结果 直接训练一个决策树 然后根据决策树的分裂节点的阈值作为分箱的依据 sklearn的决策树文档 https scikit learn org stable modules gener
特征工程
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【西瓜书】4-决策树
文章目录 4 1 基本流程 4 2 划分 4 2 1 信息增益 ID3 4 2 2 信息增益率 C 45 4 2 3 基尼指数 CART 4 3 剪枝处理 4 4 连续与缺失值 4 4 2 连续值处理 4 4 1 缺失值处理 4 5 多变量
读西瓜书
决策树
算法
Python人工智能,13天快速入门机器学习教程,含14大案例(NBA球员数据分析,北京租房数据,疾病数据预测等)
40h小时入门人工智能 带你了解人工智能的前世今生 带你掌握人工智能经典算法 可掌握核心能力 1 掌握机器学习中处理数据的方法 2 理解经典的机器学习算法原理 3 掌握机器学习中工作的具体流程 Python人工智能13天快速入门机器学习教程
决策树
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task_5 - 副本
Task01 Task06树模型与集成学习笔记整理 1 Task01 信息论基础 决策树分类思想 用树的节点代表样本集合 通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配 将它们划分到当前节点下的子节点 这样决策树希望各个子节点中类别的纯度之和应高
XGBLBGGBDT
笔记
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决策树之用信息增益选择最优特征
决策树之用信息增益选择最优特征 熵 熵的定义 熵 sh ng 热力学中表征物质状态的参量之一 用符号S表示 其物理意义是体系混乱程度的度量 在决策树中 信息增益是由熵构建而成 表示的是 随机变量的不确定性 不确定性越大 代表着熵越大 随机变
统计学习方法
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概率论
LightGBM算法详解(教你一文掌握LightGBM所有知识点)
LightGBM Light Gradient Boosting Machine 是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架 为了满足工业界缩短模型计算时间的需求 LightGBM的设计思路主要是两点 减小数据对内存的使用 保证单个机器在不牺
决策树
大数据
3. 决策树原理及数学建模实战
决策树 文章目录 一 概念 二 ID3 2 1 概念 2 2 算法流程 2 3 信息熵 2 4 特点 三 C4 5 3 1 概念 3 2 信息增益率 3 3 处理连续值 3 4 过拟合问题 3 4 1 提出 3 4 2 剪枝 四 CART
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有监督学习
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决策树实战:california房价预测
Python3 7 决策树实战 california房价预测 网上有好多2 版本的代码 但是本地安装的是python3 7版本 在学习中遇到很多问题 有很多地方和2 版本的不一样 所以记录下来方便参考 侵权必删 导入模块 import pa
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分类算法
使用决策树进行特征选择
使用决策树进行特征选择 决策树也是常用的特征选取方法 使用决策树集合 如随机森林等 也可以计算每个特征的相对重要性 这些重要性能够辅助进行特征选择 该方法主要使用信息增益率来进行特征选择 from sklearn import datase
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特征选择
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90 后学霸博士 8 年进击战:用机器学习为化工研究叠 BUFF
本文首发自微信公众号 HyperAI超神经 内容一览 ScienceAI 作为近两年的技术热点 引起了业界广泛关注和讨论 本文将围绕 ScienceAdvances 的一篇论文 介绍如何利用机器学习 对燃煤电厂的胺排放量进行预测 关键词 A
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机器学习——Boosting、提升树、随机森林(Random Forest)学习笔记
大数据工作室学习打卡 第 N 次 一 Boosting 提升 1 什么是集成学习 首先 我们得先了解什么是集成学习 集成学习是一种通过组合弱学习器来产生强学习器的通用且有效的方法 简单来说 就是通过训练多个分类器 然后将其组合起来 从而达到
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sklearn决策树怎么使用ccp_alpha进行剪枝
本站原创文章 转载请说明来自 老饼讲解 机器学习 ml bbbdata com 目录 一 CCP后剪枝是什么 二 如何通过ccp alpha进行后剪枝 1 查看CCP路径 2 根据CCP路径剪树 三 完整CCP剪枝应用实操DEMO 四 CC
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机器学习算法案例:泰坦尼克号乘客生存预测
学习目标 通过案例进一步掌握决策树算法api的具体使用 1 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一 1912年4月15日 在她的处女航中 泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没 在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡 这场耸人听
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决策树算法原理+例题练习
一 决策树的优缺点 优点 计算复杂度不高 输出结果易于理解 对中间值的缺失值不敏感 可以处理不相关特征数据 缺点 可能会产生过度匹配的问题 使用数据类型 数值型和标称型 二 一个实例 一天 老师问了个问题 只根据头发和声音怎么判断一位同学的
决策树
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数据挖掘实验(四):决策树归纳 R语言
一 实验目的 决策树分类算法 decision tree 通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类 其典型算法包括ID3算法 C4 5算法 C5 0算法 CART算法等 本次实验掌握用ID3的信息增益来实现决策树归纳 二 实验软件 Rst
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AIops | 一文了解日志异常检测
作者 李旭光 中国农业银行研发中心责编 晋兆雨出品 CSDN云计算头图 付费下载于视觉中国 背景介绍 日志是有关系统运行状态的描述 例如Linux的系统日志 数据库系统的日志以及分布式系统的日志等 日志是运维人员查看系统运行状态 寻找系统故
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决策树和随机森林的实现,可视化和优化方法
决策树原理 决策树原理这篇文章讲的很详细 本文仅写代码实现 构造决策树 matplotlib inline import matplotlib pyplot as plt import pandas as pd from sklearn d
机器学习基础
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