”决策树“ 的搜索结果

决策树

标签：   数据挖掘  机器学习  2017

     决策树的工作原理从树的根节点开始，将测试条件用于检验记录，根据测试结果选择适当的分支。沿着该分支或者到达另一个内部结点，使用新的测试条件，或者到达一个叶结点。到达叶结点以后，叶节点的类称号就被赋值给该...

决策树剪枝：解决模型过拟合【决策树、机器学习】

标签：   机器学习  决策树  剪枝

     前剪枝是在决策树构建的过程中采取的措施，它可以在树的生长过程中避免不必要的分支，从而限制了复杂性。后剪枝是在完整决策树构建后进行的，通过删除不必要的分支来减小树的复杂性，通常需要计算不纯度并比较不同...

【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法介绍：原理与案例实现

标签：   机器学习  算法  决策树

     决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，...

机器学习-决策树

标签：   决策树  python  机器学习

     机器学习-决策树 本章介绍机器学习中一个非常重要的监督学习算法思想，决策树，决策树有很多种算法，例如CART，C4.5，ID3等，这里介绍ID3。 包括以下内容： 决策树的原理 信息，熵，信息增益的概念 如何划分...

大数据分析案例-基于决策树算法构建金融反欺诈分类模型

标签：   人工智能  大数据  python

     当今以互联网、移动终端等为代表的技术力量正深刻地影响着金融支付市场，信息化、网络化、无线终端等技术的应用，使金融机构特别是银行业的经营发生了天翻地覆的变化，传统的银行柜台和网点业务，正渐渐被电子化交易...

【scikit-learn】决策树

标签：   决策树  机器学习  scikit-learn

     目录决策树决策树的分类相关概念决策树的构造特征选择：决策树的生成：决策树的裁剪决策树的优缺点优点缺点决策树生成算法以ID3算法为例实战 决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为...

深度学习 Lecture 8 决策树

标签：   深度学习  决策树  人工智能

     椭圆形代表决策节点（decison nodes)，矩形节点代表叶节点（leaf nodes)，方向上的值代表属性的值，构建决策树的学习过程：第一步：决定在根节点上的特征（也就是第一个分开样本的特征）第二步：决定在内部节点上的...

分类算法——决策树（五）

标签：   分类  决策树  数据挖掘

     优点：简单的理解和解释，树有可视化缺点：决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树，这被称为过拟合改进：减枝cart算法（决策树API当中已经实现，随机森林参数调优有相关介绍）随机森林注：企业重要...

【机器学习】回归决策树

标签：   机器学习  决策树  算法

     回归决策树1. 原理概述2. 算法描述3. 简单实例3.1 实例计算过程3.2 回归决策树和线性回归对比4. 小结 1. 原理概述 上篇文章已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同...

决策树的构造和评估

标签：   决策树  算法  机器学习

     然后，对于特征 (A) 的每个取值 (v)，计算子集 (X_v) 的信息熵 (H(X_v))，并根据子集的大小进行加权求和；其中，(X) 是一个离散随机变量，(n) 是 (X) 的取值个数，(p(x_i)) 是 (X) 取值为 (x_i) 的概率。...

AI遮天传 ML-初识决策树_ai遮天传 ml-初识决策树_老师我作业忘带了的博客-csdn博客

标签：   人工智能  决策树  算法

     表示所有不相同情况的乘积（如果是A、B两种情况则p(A)*p(B)，如果是A、B、C三种情况则p(A)*p(B)+p(A)*p©+p(B)*p©）经计算，可见A1（湿度）的IG(信息增益)更大一些，也就意味着我们获得了更多的信息(减少的熵更多...

决策树、随机森林、极端随机树（ERT）

标签：   决策树  随机森林  机器学习

     决策树、随机森林、极端随机树（ERT）

数据挖掘实战（四）--用决策树预测获胜球队

标签：   决策树  数据挖掘  机器学习

     决策树、随机森林等估计器

决策树 感知机

标签：   深度学习  机器学习

     感知机 对输入实例的特征向量进行二分类的线性分类模型 损失函数是：误分类点到分离超平面的总距离 当训练集线性可分时，感知机算法收敛，存在无数多解，由于不同初值可能不同。 感知机不能表示异或 ...

决策树实验报告

标签：   决策树  算法  机器学习

     决策树的一个实验，包括数据的预处理和决策树的可视化。pr曲线和AUC的计算。

决策树与随机森林(DecisionTree_RandomForest)

标签：   python  随机森林  决策树

     决策树与随机森林 下面将介绍另一种强大的算法——无 参数算法随机森林。随机森林是一种集成方法，通过集成多个比较简单的评估器形成累积 效果。这种集成方法的学习效果经常出人意料，往往能超过各个组成部分的总和...

【决策树】使用决策树进行乳腺癌的诊断

标签：   决策树  机器学习  人工智能

     【决策树】使用决策树进行乳腺癌的诊断

1 GBDT:梯度提升决策树

标签：   决策树  算法  机器学习

     前面简单梳理的基本的决策树算法，那么如何更好的使用这个基础算法模型去优化我们的结果是本节要探索的主要内容。梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees）是一种集成学习方法，通常用于解决回归和分类...

机器学习实战-决策树

标签：   机器学习  决策树  人工智能

     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，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画...

【算法】决策树模型 & 集成算法模型GBDT

标签：   决策树  算法  机器学习

     决策树 ID3 C4.5 CART 剪枝 GBDT

决策树预测天气c语言操作方法,基于ID3算法的决策树研究与天气预测实现

标签：   决策树预测天气c语言操作方法

     目录一、初识决策树二、理论基础三、ID3算法四、问题实现五、运行结果分析六、References一、初识决策树决策树( Decision Tree )又称为判定树，是对数据进行分类的一种树结构，并通过分类达到预测的目的。决策树分为...

3. 梯度提升决策树（GBDT）详解

标签：   机器学习  决策树  分类

     一、提升树 二、梯度下降 ...1.机器学习之梯度提升决策树(GBDT)_谓之小一的博客-程序员宅基地_梯度提升决策树 2.GBDT的原理、公式推导、Python实现、可视化和应用 - 知乎 3. 《统计学习方法 第二版》.李航 ...

决策树的实现及可视化方法总结

标签：   人工智能  金融  r语言

     本文主要介绍回归树及分类树的实现方法及可视化方法

是否打球的决策树算法（python 文件读取，决策树，误差计算）

标签：   python  算法  决策树

      利用打网球数据集PlayTenis构建决策树，该数据集的特性如下： 属性包括天气（outlook）、温度（temperature）、湿度（humidity）、是否有风（windy），样本个数为14。 标签为今天是否去打网球（play）。 具体...

决策树分类基本原理加案列说明

标签：   python  机器学习  决策树

     1.认识决策树 什么是决策树呢？ 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一类分类学习方法。 决策树： shi'y

机器学习-多元分类/回归决策树模型(tree包)

标签：   机器学习  决策树  分类

     当最低错误率，具有几个不同的终端节点数时，可以秉承简单模型的原则，选择最小的终端节点。但是低于某个阈值的拆分点的之后的拆分点可能降低RSS的能力很强，所以不能随意剪枝。剪枝的标准主要为获得的子树的错误率...

西瓜决策树-ID3算法

标签：   决策树  算法  机器学习

     西瓜决策树-ID3算法ID3决策树算法背景知识数据描述概述代码实现引入包熵拆分数据集选择最优特征寻找最多作为标签生成树初始化画图结果参考资料 ID3决策树算法 背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆兰（J. Ross Quinlan）...

sklearn的系统学习——决策树回归（含有python完整代码及案例）

标签：   python  决策树  sklearn

     我们了解了决策树，以及决策树分类器，这一篇来一起了解决策树解决回归问题。其实，决策树回归和决策树分类器的参数、属性以及接口几乎一样。只是criterion参数不同mse: 均方误差，使用叶节点的中值来最小化L2损失...

决策树算法原理以及应用举例

标签：   python  机器学习

     1 什么是决策树 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部...

3. 决策树原理及数学建模实战

标签：   决策树  机器学习  算法

     决策树是一种非常成熟的算法，它是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，本文讲解了决策树的常见算法即在数学建模竞赛的应用。

推荐文章