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查询Tags标签： 决策树，共有 165条记录-
实验四 决策树算法及应用
博客班级 班级链接作业要求 作业链接学号 3180701122实验目的 理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。 实…
2021/6/26 22:27:50 人评论 次浏览 -
机器学习 实验四 决策树算法及应用
作业属于课程 机器学习实验—计算机18级作业要求链接 实验四 决策树算法及应用学号 3180701110目录一、【实验目的】二、【实验内容】三、【实验报告要求】四、实验内容及结果实验代码及截图五、实验小结1、讨论ID3、C4.5算法的应用场景2、分析决策树剪枝策略 一、【实验目…
2021/6/26 22:26:47 人评论 次浏览 -
实验四 决策树算法及应用
实验一 决策树算法及应用 目录 - 一、实验目的 - 二、实验内容 - 三、实验报告要求 - 四、实验过程及步骤 - 五、实验小结 作业信息博客班级 机器学习实验-计算机18级作业要求 作业要求作业目标 熟练掌握代码编写学号 3180701303一、实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决…
2021/6/25 20:27:07 人评论 次浏览 -
实验四 决策树算法及应用
这个作业属于哪个课程 机器学习实验这个作业要求在哪里 决策树算法及应用学号 3180701210一、实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 4.针对特定应…
2021/6/25 9:56:57 人评论 次浏览 -
决策树全面讲解
更多机器学习方法总结请到我这个博客链接 文章目录 6 决策树（Decision Tree）6.1 决策树模型与学习6.1.1 决策树模型6.1.2 决策树与if-then规则6.1.3 决策树与条件概率分布6.1.4 决策树学习 6.2 特征选择6.2.1 信息增益（ID3）6.2.2 信息增益比（C4.5）6.2.3 Gini指数（C…
2021/6/11 10:31:10 人评论 次浏览 -
集成学习的知识整理
集成学习 目录集成学习思维图方法种类集成方法原理误差和方差原理可选取的基分类器集成学习例子Boosting算法代表GBDT：梯度提升决策树Adaboost：基于错误率的提升方法Bagging算法代表随机森林XGBoost库参考思维图什么是集成学习？集成学习：通过某种策略来组合多个弱学习…
2021/6/3 18:23:05 人评论 次浏览 -
机器学习之决策树算法
导读 通常决策树一共有三种实现方法，分别是ID3、C4.5和CART（Classification And Regression Tree，即分类回归树），回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题：数据是怎么分裂的（ID3、C4.5、CART） 如何选择分类的属性（哪个属性作为根节点，哪个属…
2021/5/25 12:26:45 人评论 次浏览 -
4. 剪枝
基于最小平方误差准则和 Gini 指数准则构造好决策树只能算完成的模型的一半。为了构造好的决策树能够具备更好的泛化性能，通过我们需要对其进行剪枝(pruning)。在特征选择算法效果趋于一致的情况下，剪枝逐渐成为决策树更为重要的一部分。 所谓剪枝，就是将构造好的决策树…
2021/5/12 18:57:42 人评论 次浏览 -
1. CART概述
所谓 CART 算法，全名叫Classification and Regression Tree，即分类与回归树。顾名思义，相较于此前的 ID3 算法和 C4.5 算法，CART除了可以用于分类任务外，还可以完成回归分析。完整的 CART 算法包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝三个部分。 CART是在给定输入随机变…
2021/5/12 18:56:48 人评论 次浏览 -
一、决策树
决策树是一个应用非常广泛的模型。由于决策树算法模型非常有价值，还衍生出了很多高级版本，比如随机森林、梯度提升决策树算法（GBDT）。 今天要介绍的是一个应用非常广泛的机器学习模型——决策树。首先从一个例子出发，看看女神是怎样决策要不要约会的；然后分析它的算…
2021/5/12 18:55:44 人评论 次浏览 -
神经网络能否代替决策树算法？
两者是不同的应用场景。传统的机器学习比如SVM和树算法，要求数据是结构化数据，比如离散或者连续的好几个特征，特征通常都是数值类型，并且具有一定统计意义。要求数据的量也很小，著名的IRIS数据集就150条数据，波士顿房价数据集就506条数据神经网络这样的算法现在构成…
2021/5/7 20:26:58 人评论 次浏览 -
决策树基础篇（一）
决策树决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右…
2021/5/7 18:25:30 人评论 次浏览 -
统计学习方法 ＜期末笔记之题目目录（end）＞
具体已整理在线下笔记本中，这里只提供例题目录 时间少就直接做题了 所有作业已包含 所有课本题已包含 所有课后习题已包含 第一次作业已包含 第二次作业已包含 第三次作业已包含 第四次作业已包含 第五次作业已包含 第六次作业已包含 第七次作业已包含 一共64题 12.20 完…
2021/5/2 18:56:04 人评论 次浏览 -
决策树总结
决策树基本概念： 什么是归纳什么是演绎混淆矩阵：准确率，差错率决策树用好了，有规则；用不好，过拟合。 分类算法实战画混淆矩阵的ROC曲线：
2021/5/1 18:26:10 人评论 次浏览 -
决策树算法4:CHAID
n = a+b+c+d
2021/5/1 12:55:19 人评论 次浏览
