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查询Tags标签： 决策树，共有 165条记录-
Python机器学习-多元分类的5种模型
Python机器学习-多元分类的5种模型 最近上了些机器学习的课程，于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程，在模型训练阶段，虽然听过许多分类模型，但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机，所以想来整理一篇文章，统整上课学习与网路资料，作为后续专案…
2022/9/5 1:26:24 人评论 次浏览 -
决策树
熵 $H = -\sum_{i = 1}^{n} p(x_{i}) \log p(x_{i})$ $n$ 是分类的数目，熵越大代表随机变量 $X$ 的不确定性越大。 可知 $0 \leqslant H(P) \leqslant \log n$ 条件熵 $H(Y|X)$ 表示已知随机变量 $X$ 的条件下随机变量 $Y$ 的不确定性。 定义 $H(Y|X)=\sum_{…
2022/9/4 23:25:19 人评论 次浏览 -
机器学习和 Python 中的决策树算法
机器学习和 Python 中的决策树算法→ 决策树是一种树形算法，用于确定行动过程，树的每个分支代表一个可能的决策、发生或反应。 让我们看一下术语：- 熵——熵是数据集中“随机性”或“杂质”的度量。 熵应该很低！ 信息增益——它是数据集拆分后熵减少的度量，也称为熵减…
2022/9/1 1:24:03 人评论 次浏览 -
机器学习和 Python 中的贷款偿还预测（决策树算法）。
机器学习和 Python 中的贷款偿还预测（决策树算法）。资源 → 我需要了解我的客户是否会归还他们从我的银行获得的贷款。 问题陈述： - 使用python中的决策树算法预测客户是否会偿还贷款金额。 我将讨论一些过程，然后为您提供我的源文件和数据集文件的链接。 程序：-首先…
2022/8/31 14:23:50 人评论 次浏览 -
决策树算法
1.决策树在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监…
2022/8/29 1:25:10 人评论 次浏览 -
决策树算法推导
决策树（本文使用id3算法的准则决策） 1. 决策树的背景 决策树是一种常见的机器学习方法。决策树由根节点、内部节点、叶子节点和边组成。叶子节点对应每个决策结果，内部节点对应一个属性的测试。 2. 决策树实战 在生成决策树的过程，会用到信息熵和信息增益： 信息熵(in…
2022/6/12 5:20:21 人评论 次浏览 -
什么是机器学习的分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】
1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 （KNN，K-NearestNeighbor） 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。简单理解这个算法： 这…
2022/4/5 9:50:07 人评论 次浏览 -
神经算法与决策树分析bankloan数据
神经网络分析代码如下import pandas as pd filename = C:/Users/透心凉i/Desktop/data/data/bankloan.xls data_tr = pd.read_excel(filename)#print(data_tr) # 导入数据 #读取数据 x_tr = data_tr.iloc[:,:8] y_tr = data_tr.iloc[:,8] #print(x_tr) #print(y_tr) from …
2022/3/27 20:23:12 人评论 次浏览 -
sklearn调库实现决策树算法
本文不讲原理，直接调库上代码。 个人建议先用jupyter逐步操作，了解每步代码的功能，更易理解。 1.导入相关包 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine#导入红酒数据集 from sklearn import tree#后续决策树可视化 from sklearn…
2022/3/21 12:28:45 人评论 次浏览 -
图解机器学习 | 随机森林分类模型详解
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/191 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处引言 随机森林是一种由决策树构成的（并行）集成算法，属于Bagging类型，通过组合多个弱…
2022/3/10 23:15:35 人评论 次浏览 -
决策树算法
决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过…
2022/3/7 11:15:12 人评论 次浏览 -
R语言机器学习系列-决策树多分类代码
采用决策树解决多分类问题的代码与解决二分类问题的代码类似，也是构建初始树、后剪枝、输出变量重要性、树形图、预测几个步骤。差别在于，决策树预测多分类问题的具体分类是直接采用predict函数，将type设置为class即可，这样得到的就是各个样本的具体预测类别。当然也可…
2022/3/1 6:24:38 人评论 次浏览 -
R语言机器学习系列-决策树回归代码
在模型构建部分，二分类模型与回归模型大致相似，主要在rpart函数中多了parms参数可以设置，其值是一个list，其中可以指定分裂规则，将其设定为gini则构建CART决策树，将其设定为information则构建ID3决策树；还可以指定损失函数的权重，这个在遇到训练集样本不平衡的情况…
2022/3/1 6:24:37 人评论 次浏览 -
各常用分类算法的优缺点总结:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio
1决策树（Decision Trees）的优缺点决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够…
2022/2/22 11:53:30 人评论 次浏览 -
决策树学习笔记
参考资料：《机器学习》周志华 《统计学习方法》李航1. 决策树生成算法 决策树的算法如图所示：第2行和第4行是对新生成节点进行类别标记。第9行开始是循环分裂node节点，为最优特征的每一个值生成叶子节点。 第8行是重点，它决定了决策树的生长方式：当我有不止一个特征时…
2022/2/10 23:49:14 人评论 次浏览
