decisiontree

sklearn机器学习实例 - 决策树和集成分类模型入门与实战

决策树简介决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习方法，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。
张大千09·2020-08-07 21:32

随机森林(Random Forest )

上一篇:决策树(DecisionTree)随机森林是一个具有高度灵活的机器学习算法，随机森林（RandomForest，简称RF）拥有广泛的应用前景,在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好
winrar_setup.rar·2020-08-07 20:46

机器学习中---分类模型--决策树模型

决策树模型决策树(DecisionTree,DT)是一种常见的用于分类和回归的非参数监督学习方法，目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。
weixin_30765505·2020-08-07 20:45

机器学习知识点

机器学习相关知识机器学习相关知识机器学习相关知识数据类型概念度量指标分类评估回归评估优化方法其他常用算法（建模）分类1.频率表ZeroROneR朴素贝叶斯（NaiveBayesian）决策树（DecisionTree
venter_zhu·2020-08-07 19:55

《机器学习实战》 第三章【决策树】

决策树(DecisionTree）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。
小风_·2020-08-07 16:28

用DecisionTree决策树来求取分类阈值

在二分类任务中，我们经常需要根据概率值来确定类别。通常的方法是设定0.5的中间阈值，但是在一些不平衡的任务中，我们并不知道阈值应该设定为多少，这时可以简单的利用决策树的方法，可视化的来求得最优阈值。当然你也可以用一个简单的神经网络来拟合这个阈值。下面就是python调用sklearn库来实现的阈值求解代码：fromsklearnimporttreeX=[]Y=[]forlineinf_lines:
樱夕夕·2020-08-07 16:07

常用决策树算法总结

算法思想决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
Cris_Lee卡卡卡·2020-08-07 15:50

java 使用相对路径读取文件

1.JavaSE环境，使用java.io用相对路径读取文件的例子：（1）目录结构：DecisionTree|___src|___com.decisiontree.SamplesReader.java|_
iteye_8785·2020-08-07 14:34

决策树、GBDT与Xgboost详解

GBDT分为两部分，GB:GradientBoosting和DT:Decisiontree。GBDT算法是属于Boosting算法族的一部分，可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习的范畴。
小薛漂移王·2020-08-07 14:45

常用分类算法的优缺点和相关评价指标

DecisionTree决策树1）不需要任何领域知识或参数假设。2）适合高维数据。3）简单易于理解。4）短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果
hellosc2·2020-08-07 14:26

通俗讲解决策树：如何利用有效特征进行决策分类？

决策树(DecisionTree)是一种有监督学习方法，通过特征和标签构造一棵决策树，学习特征之间的规则，以解决分类和回归问题。
随时学丫·2020-08-07 12:59

机器学习项目-垃圾邮件分类-KNN-SVM-DT-RF-GBDT-Bayes

文章目录1.读取文件2.数据预处理3.模型训练预测3.1KNN3.2SVM3.3DecisionTree3.4Randomforest3.5GBDT3.6Bayes4.算法模型对比5.总结1.读取文件#
HJZ11·2020-08-07 11:36

决策树(Decision Tree)_海洋动物分类

决策树(DecisionTree）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。
amneb·2020-08-07 10:17

监督式学习 -- 分类决策树（一）

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。其表示的树型结构，可以认为是if-else规则的集合。主要的优点是分类可读性好，速度快。
鱼萌_幸福路·2020-08-07 10:40

机器学习十大算法实现代码汇总（python）----线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K邻近算法、K-均值算法、随机森林、降低维度算法、梯度增强算法

目录引入一、线性回归(LinearRegression)二、逻辑回归(LogisticRegression)三、决策树(DecisionTree)四、支持向量机算法(SupportVectorMachine
刘星星儿·2020-08-06 17:00

文本分类，数据挖掘和机器学习

blog.chinaunix.net/uid-446337-id-94440.html分类：机器学习的有概率分类器(probabilistic),贝叶斯推理网络(bayesianinferencenetworks),决策树分类器(decisiontree
weixin_33701617·2020-08-04 20:11

决策树

决策树@[2016/08/29]决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。
MeJnCode·2020-08-04 00:34

信息熵

目录1.简介2.定义2.1熵/边缘熵/先验熵2.2条件熵2.3联合熵2.4互信息3.信息增益决策树（DecisionTree）和随机森林特征工程（3）：特征选择—信息增益1.简介熵的概念最早起源于，热力学中表征物质状态的参量之一
满腹的小不甘·2020-08-03 21:33

机器学习实战(python)-Ch03DecisionTree-Notes

转载，原文地址：http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4595902.html在看机器学习实战时候，到第三章的对决策树画图的时候，有一段递归函数怎么都看不懂，因为以后想选这个方向为自己的职业导向，抱着精看的态度，对这本树进行地毯式扫描，所以就没跳过，一直卡了一天多，才差不多搞懂，才对那个函数中的plotTree.xOff的取值，以及计算cntrPt的方法搞懂，相信也
aowenger6906·2020-08-03 15:12

Coursera华盛顿大学机器学习课程总结

L1/L2正则化回归、最近邻回归和核回归算法：梯度下降、坐标下降概念：损失函数、偏差-方差折中、交叉验证、稀疏性、过拟合、模型选择三、分类模型：线性分类器（逻辑回归分类器、SVM、神经网络）、核、决策树decisiontree
有石为玉·2020-08-03 07:33

ml

文章目录第一章绪论第二章贝叶斯分类器单属性情况离散多属性情况连续属性情况第三章最近邻分类器(NearestNeighbor)第四章线性和多项式模型线性模型的定义：线性回归(linearregression)非线性可分问题第五章决策树(decisiontree
八倍体小黑麦·2020-08-03 03:24

DeepLearning基础学习笔记二（决策树算法DecisionTree）

概念决策树是一个类似于流程图的树结构，可用于数据预测，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个属性输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层为根结点，结构图如下：其中某一个数据实例包含特征[A,B,C,Boolean],以A为根结点判断A特征取值（A-1,A-2,A-3）,在特征A-2中只存在一种情况，因此不需要在分枝决策；在特征A-1,A-3中还存在一种以上的可能性，因此在以
fplei·2020-08-03 01:43

【基础】泰坦尼克号幸存预测--DecisionTree

本文所有实现代码均来自《Python机器学习及实战》#-*-coding:UTF-8-*-#第一步：读取泰坦尼克号乘客数据importpandasaspdtitanic=pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt')#观察前几行数据，可以发现数据种类各异（数值型，类别型），甚至还有
jho9o5·2020-08-03 00:21

PyML（五）——用sklearn训练决策树模型

dot命令)画流程图#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/7/249:13#@Author:Alan#@Email:[email protected]#@File:decisiontree_sk1
会飞的小罐子·2020-07-31 22:04

sklearn（2）—— 决策树

1概述1.1决策树是如何工作的决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。
帆_5021·2020-07-31 13:56

语音识别原理--理论基础(一)

识别过程很重要的理论知识：1、MFCC、GMM、NN2、HMM、decisiontree、viterbi参考资料：1）SpeechandLanguageProcessing2ndedition（第四章、
艾鹤·2020-07-30 01:19

R语言编写决策树（rpart）CART ID3算法

决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看做对“当前样本属于正常吗？”
hustfc·2020-07-28 19:17

决策树学习

决策树（decisiontree)用来分类和回归的无参监督学习方法。创建模型，从数据特征学习简单决策规则来预测目标变量的值。优势：1，易理解。2，需要的训练数据少。
theomarker·2020-07-28 12:13

决策树模型

决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
渣渣奇·2020-07-28 11:40

统计学方法&机器学习实战（三） 决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。我们可以把决策树看成一个if-then规则的集合，
忆_恒心·2020-07-28 07:48

GBDT详解及举例

想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的GradientBoosting和DecisionTree分别是什么？1
菜的真真实实·2020-07-28 05:16

机器学习----笔记之决策树(3)

决策树（decisiontree）（由于水平有限，在这里暂时只介绍分类算法）1.算法思路：根据已有数据集，通过一定的评估条件构建一棵树形结构--决策树。
EternalHan·2020-07-28 00:01

机器学习之梯度提升决策树(GBDT)

决策树(DecisionTree)我们已经不再陌生，在之前介绍到的机器学习之决策树(C4.5算法)、机器学习之分类与回归树(CART)、机器学习之
谓之小一·2020-07-27 17:18

决策树到底是什么？

(decisiontree)是一种分类与回归方法，主要用于分类，决策树模型呈现树形结构，是基于输入特征对实例进行分类的模型。我认为决策树其实是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布！
Air_2014·2020-07-27 14:25

spark厦大----决策树分类器--spark.mllib

来源：http://mocom.xmu.edu.cn/article/show/585808932b2730e00d70fa02/0/1一、方法简介决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法
小丁丁_ddxdd·2020-07-16 06:35

MachineLearning01一些概念

常见概念基础概念决策树DecisionTree决策树Ensemble集成基础概念supervisedlearning监督学习classficationregistionunsupervisedlearning
M.AI·2020-07-15 13:16

机器学习（5）——决策树（上）原理

Decisiontree决策树是机器学习中一种基本的分类和回归算法，是依托于策略抉择而建立起来的树。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快，易于理解。
Lyndon_zheng·2020-07-15 13:38

【机器学习算法】02--决策树

文章导读：决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
凡_小火·2020-07-15 10:31

机器学习十大算法总览（含Python3.X和R语言代码）

引言一监督学习二无监督学习三强化学习四通用机器学习算法列表线性回归LinearRegression逻辑回归LogisticRegression决策树DecisionTree支持向量机SVMSupportVectorMachine
kicilove·2020-07-14 13:34

2018-12-04 机器学习打卡 决策树

16课决策树——既能分类又能回归的模型决策树一棵决策树（DecisionTree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数
Rackar·2020-07-13 08:04

决策树与随机森林(从入门到精通)

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。
Cyril_KI·2020-07-12 21:47

简单的ID3分类算法——决策树（Decision Tree）

决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
小钱数据·2020-07-12 12:04

决策树——ID3/C4.5/CART算法

目录1，决策树的基本概念2，决策时的构建3，ID3算法4，C4.5算法5，CART树6，剪枝7，决策树的优缺点1，决策树的基本概念决策树(DecisionTree）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
端坐的小王子·2020-07-12 02:31

决策树系列算法总结——决策树

DecisionTree——>RandomForest——>DBDT基本概念：DecisionTree：决策树RandomForest：中文称随机森林GBDT：GradientBoostingDecisionTree
云杉123·2020-07-12 02:57

机器学习十大算法系列（一）——逻辑回归

本系列博文整理了常见的机器学习算法，大部分数据问题都可以通过它们解决：1.线性回归(LinearRegression)2.逻辑回归(LogisticRegression)3.决策树(DecisionTree
炼丹术士·2020-07-12 01:00

决策树实践学习

本文根据最近学习机器学习书籍网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过.一、决策树(decisiontree)概述1、决策树概念决策树（decisiontree
georgeli_007·2020-07-11 18:33

【机器学习】（七）——决策树

学习目标：1、决策树：决策树、信息熵与最优划分、基尼系数、CART2、实现：决策树实现学习内容：【1】决策树：（decisiontree）是一类常见的机器学习方法。
独脚行·2020-07-11 16:44

常见的机器学习算法

其中，一些常见的机器学习算法，按使用起来简单的程度来排序如下：决策树（DecisionTree）一种广泛使用的分类算法。
登楼作赋·2020-07-11 14:52

spark ml VectorIndexer 报错 java.util.NoSuchElementException: key not found: 0.0

采用用spark的DecisionTree来训练样本，在使用pipeline中使用了VectorIndexer转换特征向量。
lmb633·2020-07-11 11:45

决策树可视化：鸢尾花数据集分类(附代码数据集)

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，流程图就是一种决策树。有没有车，没车的话有没有房，没房的话有没有存款，没存款pass。这个流程就是一个简单的决策树。
ABin_203·2020-07-10 20:09
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