decisiontree 第13页

如何快速简单的理解决策树的概念？

决策树(DecisionTree)是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于分类时叫做分类树，被用于回归时叫做回归树。

CDA·数据分析师·2020-07-10 20:53

深度学习基础-决策树算法-熵如何计算举例

↑点击上方【计算机视觉联盟】关注我们目录0机器学习中分类和预测算法的评估：1什么是决策树/判定树decisiontree？

SophiaCV·2020-07-09 12:44

《机器学习实战》决策树构建学习

概要记录DecisionTree基本学习，学习自《机器学习实战》P32-P42(基于信息增益的决策树构建)决策树核心问题：当前数据集使用哪个属性/特征进行数据分类时起到了决定性作用，能够得到最好的划分结果

御风而行carrie·2020-07-09 11:26

西瓜书学习笔记（二）——决策树

4.1基本流程决策树(decisiontree)，亦称判定树，是一类常见的机器学习方法。

xyc_undermoon·2020-07-09 02:10

梯度提升决策树 - GBDT

学过机器学习的人肯定对决策树（DecisionTree）的概念不陌生，决策树可以说是机器学习模型最简单的一种了，非常的直观易懂。

uglybachelor·2020-07-08 23:39

机器学习西瓜书（周志华）第四章决策树

决策树生成4.决策树剪枝4.1预剪枝4.2后剪枝5.连续与缺失值5.1连续值处理5.2缺失值处理6.多变量决策树7.sklearn中决策树模型参数释义8.实际使用技巧9.课后练习参考答案1.概述决策树（decisiontree

视界IT·2020-07-08 19:26

用Excel建模进行决策树分析

决策树(DecisionTree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，最早的决策树算法是ID3，改善后得到了C4.5算法，进一步改进后形成了我们现在使用的C5.0算法，综合性能大幅提高。

weixin_30681615·2020-07-08 14:03

决策树

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判定，每个分支代表这个特征属性在其值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。

一座青山·2020-07-08 04:52

从Kaggle上Titanic比赛引出的各类分类器模型基本方法（未完）

这里大概用到了RandomForest、AdaBoost、ExtraTrees、GBDT、DecisionTree、KNN、SVM等7个模型，而这些基本模型的运用也是机器学习实战（sklearn库）中最基本的最核心的地方

forest小拳拳·2020-07-07 21:59

Python情感分析

GitHub链接FeaturesNounphraseextractionPart-of-speechtaggingSentimentanalysisClassification(NaiveBayes,DecisionTree

风度翩翩猪肉王子·2020-07-07 19:47

大数据进阶必修课！Spark实战决策树算法

目录5.SparkMLlib决策树算法5.1决策树算法5.2算法源码分析5.3应用实战5.3.1数据说明5.3.2代码详解5.SparkMLlib决策树算法5.1决策树算法决策树DecisionTree

zaiwuhan2014·2020-07-07 03:34

Python数据挖掘学习笔记（5）决策树分类算法----以ID3为例

Zhengyh@Smart3S·2020-07-07 00:34

西瓜书第4章决策树读书笔记

第4章决策树(decisiontree)亦称“判定树”1.基本流程1.1决策树的组成一个根节点：包含样本全集若干个内部节点：对应于一个属性测试若干个叶节点：对应于决策结果1.2决策树的目的为了产生一棵泛化能力强

Gaia0321·2020-07-06 21:00

决策树算法

1.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，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

小乖多想c·2020-07-06 05:05

《机器学习》第三章决策树学习笔记加总结

决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性

weixin_30292745·2020-07-05 20:51

机器学习：决策树（Decision Tree）

June__11·2020-07-05 18:09

决策树算法的核心思想

本文来自：公众号自然语言处理与机器学习作者：忆臻一、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）。

csdn王艺·2020-07-05 10:49

数据挖掘的9大成熟技术和应用

数据挖掘的9大成熟技术和应用基于数据挖掘的9大主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用：1、决策树2、神经网络3、回归4、关联规则5、聚类6、贝叶斯分类7、支持向量机8、主成分分析9、假设检验1决策树决策树（DecisionTree

ihoge·2020-07-05 08:50

决策树和集成学习(Boosting&Bagging&Stacking)的方法区分

决策树(DecisionTree)是常见的机器学习方法，可以处理分类和回归问题。

迷路的咸鱼·2020-07-05 06:40

决策树的剪枝操作

首先先介绍几个基本概念：决策树(DecisionTree）：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

Jonny的ICU·2020-07-04 23:28

常用决策树模型介绍与python实现

1.引言决策树（decisiontree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等

林楚海·2020-07-04 21:23

DecisionTree决策树分类可视化

关于鸢尾花的数据集的介绍，见维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set该数据集由来自三种鸢尾（Irissetosa，Irisvirginica和Irisversicolor）中的每一种的50个样品组成。从每个样品测量四个特征：萼片和花瓣的长度和宽度，以厘米为单位。数据集包含一组150个记录，属于5个属性-花瓣长度，花瓣宽度，萼片长度

jn10010537·2020-07-04 20:21

机器学习-决策树理论详解

1.什么是决策树/判定树(decisiontree)决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类分布。

diantu6020·2020-07-04 14:47

Python机器学习决策树算法

决策树（decisiontree）也叫做判定树，类似于流程图的结构，每个内部的结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性的输出，每个树叶结点代表类或类分布。书的顶层是树根结点。

博斌·2020-07-04 12:32

决策树（decision tree）——连续值处理

转载至决策树（decisiontree）(三)——连续值处理|连续值处理因为连续属性的可取值数目不再有限，因此不能像前面处理离散属性枚举离散属性取值来对结点进行划分。

Rango_lhl·2020-07-04 07:55

【机器学习算法笔记系列】决策树(Decision Tree)算法详解和实战

决策树(DecisionTree)算法算法概述本文主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法。

fpzRobert·2020-07-04 07:20

AI: (Artificial Intelligence)人工智能和机器学习常见算法

一，人工智能的算法个体人工智能-随机数(Random)-A*寻路(A*SearchAlgorithm)-状态机机制(Finite-StateMachine)-决策树机制(DecisionTree)-博弈论

段传涛·2020-07-02 05:26

决策树及决策树生成与剪枝

树中最优划分属性计算举例2.2信息增益率-C4.52.3基尼指数-CART3.决策树剪枝3.1决策树的损失函数3.2如何进行决策树剪枝3.2.1预剪枝3.2.2后剪枝3.3.3两种剪枝策略对比参考(转自个人博客)决策树(Decisiontree

Northan·2020-07-01 17:00

机器学习十大算法---4. 决策树

算法原理决策树（DecisionTree）是一种简单但广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。

女王の专属领地·2020-07-01 10:24

决策树、随机森林简单原理和实现

一：概念决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。

It_BeeCoder·2020-07-01 10:43

GBDT梯度提升树

前言GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，GradientBoosting和DecisionTree是两个独立的概念。

予亭·2020-07-01 04:41

机器学习实战（二）决策树DT（Decision Tree、ID3算法）

目录0.前言1.信息增益（ID3）2.决策树（DecisionTree）3.实战案例3.1.隐形眼镜案例3.2.存储决策树3.3.决策树画图表示学习完机器学习实战的决策树，简单的做个笔记。

zhq9695·2020-06-30 17:35

机器学习（决策树二）——简述决策树

概述决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概

张连海·2020-06-30 14:50

GBDT学习总结（Boosting、决策树）

DT－DecisionTree决策树，GB是GradientBoosting，是一种学习策略，GBDT的含义就是用GradientBoosting的策略训练出来的DT模型在前几年深度学习还没有大行其道之前

zephyr_wang·2020-06-30 12:05

机器学习(6): 决策树算法小结与实验

3决策树算法优缺点4实验参考资料注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/966308131决策树算法简介决策树(DecisionTree

TechArtisan6·2020-06-30 12:57

各种机器学习分类模型的优缺点

DecisionTree:此模型更容易理解不同属性对于结果的影响程度（如在第几层)。可以同时处理不同类型的数据。但因为追踪结果只需要改变叶子节点的属性，所以容易受到攻

Regnaiq·2020-06-30 09:57

pyspark DecisionTreeModel不能在RDD上直接使用

训练了一个DecisionTreeModel，然后在RDD上准备进行验证：dtModel=DecisionTree.trainClassifier(data,2,{},impurity="entropy

cf深蓝·2020-06-30 06:08

CSDN机器学习笔记三决策树、随机森林

一、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，评价项目迎合，判断其可行性的决策分析方法，是直观运行概率分析的一种图解法

谢厂节_编程圈·2020-06-30 04:20

StatQuest学习笔记19——决策树

前言本篇笔记是StatQuet系列视频教程的第50节和第51节，主要内容是决策树（decisiontree）。其中第50节的内容是决策木树的基本思想，第51节的内容是在构建决策树中，缺失值的处理。

backup备份·2020-06-30 03:44

Python实现决策树并且使用Graphvize可视化

一、什么是决策树（decisiontree）——机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构：其中，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类的分布

夕夕如盼·2020-06-30 02:58

决策树的简单应用

决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。

www_buzhidao·2020-06-29 22:47

李宏毅机器学习（六）

本文基于《统计学习方法》和《机器学习实战所写》一、决策树(decisiontree)模型与学习1.定义决策树是一种基本的分类与回归方法，呈现树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

Cjv Chen·2020-06-29 11:59

决策树的理解及实现（小白版附代码）

简介决策树（DecisionTree)是一种十分常用的分类方法。作为一种有监督学习，它对特征属性和样本标签之间的映射关系进行建模。相对于K-近邻算法，决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解。

chou_shun·2020-06-29 11:33

用决策树对泰坦尼克号生存进行预测

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。

你有看见我家的猫吗·2020-06-29 08:31

几种机器学习算法的原理、推导和代码实现

一、基算法1、决策树（DecisionTree）（1）原理：决策树根据样本数据集的数据特征对数据集进行划分，直到针对所有特征都划分过，或者划分的数据子集的所有数据的类别标签相同。

「已注销」·2020-06-29 07:05

决策树的可视化解读

环境：Python3.6源代码：https://gitee.com/zhyantao/DeepLearning/tree/master/DecisionTree使用工具Graphviz可视化决策树后，可以得到如下所示的一个

唐僧公子·2020-06-29 07:34

决策树 ID3及C4.5算法原理及代码实现

决策树基本介绍：决策树（decisiontree）是一种常见的机器学习方法，表示基于特征对实例进行分类的过程，代表了对象属性与对象值之间的映射关系。模型具有可读性，分类速度快的优点。

g chen·2020-06-29 03:44

经典监督学习算法——决策树

什么是决策树决策树(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

stupid_shadiao·2020-06-29 01:05

决策树——基于类的编程实现（第四课）1

创建一个决策树类DecisionTree<-R6Class("DecisionTree",private=list(tree=NULL),public=list(initialize=f

蓝翔肄业博士后·2020-06-28 23:09

机器学习基础-【决策树】

0.机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮行可规模性可解释性1.什么是决策树/判定树（decisiontree)?

偏执的眸·2020-06-28 22:28

推荐频道

decisiontree