decisiontree 第5页

Learning machine learning algorithm(二)

机器学习——决策树Principle决策树(decisiontree)：是一种基本的分类和回归方法，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程，可以认为是if-then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

松阁~·2023-01-05 02:35

知识总结： decision Tree, Bagging, Random Forest, Boosting

本文引用大量网上文章内容,因为时间久远,无法一一列出出处,本文目的纯粹知识总结.如对文章内容有异议,请联系作者本人.1.DecisionTree定义就省略了，有ID3，CART，C4.5等变种，算法大同小异

stuart小松·2023-01-02 18:22

决策树（decision tree）

决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。

轩儿毛肚·2023-01-02 16:02

鸢尾花数据集分类-决策树

文章目录决策树数据集代码实验分析决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，当决策树用于分类时称为分类树，用于回归时称为回归树。主要介绍分类树。决策树由结点和有向边组成。

一个小白的日常·2023-01-01 20:27

决策树实现手写体识别

文章目录决策树识别手写体前言代码获取实现步骤所需的库导入数据集信息熵选出信息增益最高的属性选出信息增益率最高的属性选出基尼指数最低的属性生成决策树展示树测试决策树简单实现演示效果展示信息增益信息增益率基尼指数改进改进效果信息增益信息增益率基尼指数结果分析决策树识别手写体前言决策树(DecisionTree

thinker_s·2023-01-01 20:56

ML 算法总结

通常采取交叉验证法来选取最优k值决策树（Decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，常用算法有ID3、C4.5与CART决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树的修剪。

自行车�·2022-12-31 06:09

机器学习十大算法实现python代码汇总

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

bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

【机器学习】通过ID3,C4.5,CART算法构建决策树

决策树的简介（二）、构造决策树的三种构造方法1.基于信息增益生成决策树（ID3算法）2.基于信息增益率生成决策树（C4.5算法）3.基于基尼指数生成决策树（CART算法）总结（一）、决策树的简介决策树(decisiontree

打代码能当饭吃？·2022-12-29 15:03

机器学习概括（学习笔记）

（传统）机器学习传统机器学习主要有分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（DimensionalityReduction）、决策树（DecisionTree

corina_qin·2022-12-29 12:11

机器学习----决策树 (Decision Tree)算法原理及python实现

决策树（Decisiontree）是一种特殊的树结构，由一个决策图和可能的结果（例如成本和风险）组成，用来辅助决策。决策树仅有单一输出，通常该算法用于解决回归和分类问题。

刘星星儿·2022-12-28 07:18

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树

决策树、理解信息熵、信息增益(ID3)、增益率(C4.5)、基尼指数(CART)、预剪枝、后剪枝、多变量决策树（一）基本流程决策树(decisiontree)：一般的,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点

謙卑·2022-12-28 07:47

决策树（信息熵、增益率、基尼指数）

决策树的构造2.1创建决策树：2.2准备数据：2.3.读取和保存决策树：2.4绘制决策树：3运行结果：3.1利用信息熵进行构造3.2利用增益率进行构造决策树：3.3利用基尼指数进行构造决策树：总结前言决策树（DecisionTree

Jianwei Tao·2022-12-28 07:47

决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）

文章目录一、概述二、信息熵三、信息增益四、信息增益率五、基尼值和基尼指数六、剪枝6.1预剪枝6.2后剪枝决策树（信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数、剪枝）一、概述决策树(decisiontree

一只黑猩猩·2022-12-28 07:16

决策树——信息熵，熵增益率，基尼系数的计算说明

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。

qq_32834123·2022-12-28 07:45

决策树 DecisionTree

1.DecisionTree决策树是一种用于解决分类和回归问题的机器学习方法，其结构就是基本数据结构中的树结构，对应于if-then规则的集合。

ly_Lion·2022-12-28 07:44

你真的懂树吗？二叉树、AVL平衡二叉树、伸展树、B-树和B+树原理和实现代码详解...

上一节已经详细讲解了基本的数据结构：线性表、栈和队列），你可能接触过二叉树，但是树的使用并不限于此，从简单的使用二叉树进行数据排序，到使用B-树或B+树设计数据库引擎，以及目前热门的人工智能机器学习都使用到树，例如决策树（DecisionTree

禅与计算机程序设计艺术·2022-12-27 19:16

决策树在Sklearn中的实现

决策树决策树（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

sshi9·2022-12-27 08:55

统计学习方法超详细学习笔记-第五章决策树

第五章决策树决策树(decisiontree)种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

xingS1992·2022-12-26 04:20

机器学习十大经典算法——决策树

1:什么是决策树1.2官话：决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建决策树来进行分析的一种方式，是一种直观应用概率分析的一种图解法1.2通俗通过一个案例来解释吧，下图是一张用户是否能进行债务偿还的表格

Happy丶lazy·2022-12-25 14:13

机器学习经典算法：决策树（2）

1.概述决策树（DecisionTree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。

冷冻工厂·2022-12-25 14:05

机器学习-模式识别（4）决策树

基本原理：决策树(DecisionTree)采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。所以从

歪比歪比i·2022-12-24 17:46

分类算法之决策树

目录前言1、基本流程2、属性/特征划分选择2.1信息增益（ID3）2.2增益率（C4.5）2.3基尼指数（CART）3、剪枝处理（节点分裂）前言决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习方法

一本糊涂张·2022-12-24 14:15

机器学习算法基础——决策树

文章目录决策树算法的定义发展历程适用范围及其优缺点适用范围优点缺点代码实现决策树算法的定义决策树（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

snowy2002·2022-12-24 11:21

非独立同分布大数据

假设条件简单，存在问题A.学习问题：K-Means数据可能是不独立的，只能做简单应用，DecisionTree

banrieen·2022-12-24 07:57

机器学习决策树 Python代码

决策数(DecisionTree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。

想想虔诚怎么做·2022-12-24 00:37

大数据机器学习分类算法_13种用于数据科学的机器学习分类算法及其代码

Theroundupofmostcommonclassificationalgorithmsalongwiththeirpythonandrcode:吨他的Roundup与他们的Python和R代码一起最常见的分类算法：DecisionTree

weixin_26756255·2022-12-23 19:39

《机器学习》周志华-决策树算法总结

决策树1.什么是决策树决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，亦称“判定树”。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。

鸽鸽姐姐·2022-12-21 21:04

李航统计学习方法-决策树

决策树决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

JohnBanana·2022-12-21 17:06

统计学习方法决策树

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

一枝韩独秀·2022-12-21 17:04

机器学习算法篇：决策树和随机森林算法

机器学习算法篇：决策树和随机森林算法基本概念决策树（Decisiontree），通俗来讲就是对数据的特征进行一系列的if判断从而分类数据。

Tamashi_Hu·2022-12-20 21:33

数据挖掘-决策树算法+代码实现（七）

目录从例子出发算法原理算法的优缺点关于剪枝代码实现随机森林、GBDT、XGBOOST总结决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。

Lingxw_w·2022-12-20 11:34

机器学习-Sklearn（第三版）Day1 决策树

1概述决策树（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。

小浩码出未来！·2022-12-20 03:12

决策树(decision tree)理论+Python代码实现

3.算法理论4.python代码实现5.树剪枝叶(避免overfitting)6.优缺点1.什么是决策树/判定树（decisiontree)?

11FIGHT11·2022-12-19 16:22

Python 无框架实现决策树（DecisionTree）

决策树是一类常见的机器学习方法，我们可以通过对样本的属性进行一系列判断，最终决策其所属的标签类别，也就是说决策树是一类分类算法。以西瓜书第4章决策树所给数据为例，构建决策树的过程大致为，我们每次通过选出“信息熵增益（GainInformationEntropy）”最大的属性，直到最后能够对样本标签进行预测。一、基本概念信息熵信息熵是度量样本集合纯度常用的一种指标。假定当前样本集合D中第k类标签所占

山隆木对·2022-12-19 15:43

Python 机器学习决策树(Decision Tree)

本文主要介绍Python机器学习决策树(DecisionTree)。原文地址：Python机器学习决策树(DecisionTree)

编程爱好者9913·2022-12-19 15:11

机器学习决策树DecisionTree以及python代码实现

机器学习决策树DecisionTree以及python代码实现1.基本算法原理2.选择最优特征进行划分2.1信息增益2.2信息增益率2.3基尼系数4.连续值以及缺失值的处理4.1连续值的处理4.2缺失值的处理

Donreen·2022-12-19 15:39

Python实现Decision Tree

前言这篇文章是我用Python对DecisionTree的简单实现，不包含剪枝功能。另外，这个DecisionTree只适用于连续性特征值，离散型的以后有机会再补充。数据集为iris。

奶糖派大白兔·2022-12-19 15:37

基于决策树的分类预测

1.决策树的介绍决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归的方法，作为最基础、最常见的有监督学习模型，常被用于解决分类回归问题。本文主要讨论用于分类的决策树。

独影月下酌酒·2022-12-19 08:17

决策树总结

根据训练数据是否拥有标记信息，可以把机器学习分为以下几类：决策树（decisiontree）模型常常用来解决分类和回归问题。

古道西风瘦码·2022-12-18 18:49

利用机器学习完成储层预测

目前训练数据量大概在135万左右，测试数据量在35万左右，训练的算法是KNN和DecisionTree，训练时间大概在1.5小时左右。使用的环境是

一马平川的大草原·2022-12-18 09:17

【Project】决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比

决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比Introduction数据决策树(DecisionTree)随机森林(RandomForest)多层感知机(MultiplePerceptron

__一条秋刀鱼·2022-12-16 17:37

python实现决策树算法sklearn_python sklearn-05：决策树及随机森林

1.决策树2.随机森林1.决策树(decisiontree)决策树一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题。通常是重复的将训练集解释变量分割成子集的过程。决策树的节点用方块表示，用来测试解释变量。

斯仁至矣·2022-12-16 08:50

机器学习（二）——决策树（DecisionTree）

机器学习（二）——决策树（DecisionTree）一、算法简介1.1概念1.2决策树的构造1.2.1特征选择1.2.2决策树的生成二、Sklearn之使用决策树预测隐形眼镜类型2.1背景2.2使用Sklearn

qq_40296818·2022-12-16 08:15

决策树-DecisionTree

Opencv:setMaxCategories/getMaxCategories函数：设置/获取最大的类别数，默认值为10；setMaxDepth/getMaxDepth函数：设置/获取树的最大深度，默认值为INT_MAX；setMinSampleCount/getMinSampleCount函数：设置/获取最小训练样本数，默认值为10；setCVFolds/getCVFolds函数：设置/获取C

watersink·2022-12-16 08:14

【ML1】决策树算法decision tree（ID3）理论详解及实战

scikit-learn.org/stable/modules/tree.html经过上面重要的阶段，接下来进行简要总结，一、理论讲解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

poins·2022-12-16 08:13

【ML】决策树（Decision tree）原理 + 实践（基于sklearn）

【ML】决策树（Decisiontree）原理+实践（基于sklearn）原理介绍简要介绍原理得分函数（信息熵）实战数据集训练预测+评估原理介绍简要介绍决策树算法是一个分类算法（监督学习），通过训练会获得一颗树形的分类模型

胡子哥_·2022-12-16 08:38

【机器学习】决策树-原理详解

文章目录1、决策树概述（DecisionTree，DT）2、决策树原理3、决策树的构造3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART算法3.3.1CART生成3.3.2CART剪枝4、决策树的剪枝4.1

Rosyy_·2022-12-15 22:15

决策树(decision tree)——(1)生成与度量指标

决策树(decisiontree）是一种基本的分类与回归方法．本章主要讨论用于分类的决策树.决策树模型呈树形结构，分类时，可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.其主要优点是模型具有可读性，分类速度快

猿童学·2022-12-15 22:43

python数学要求_DT数学原理与python实现

DecisionTree(DT)主要包括：特征选择决策树的生成决策树的修建特征选择特征选择主要通过特征给模型带来的信息增益，特征信息增益越大表名该特征越重要。

weixin_39910963·2022-12-15 14:02

机器学习笔记－－决策树＆决策树可视化

决策树算法/DecisionTree决策树思想就是找到最纯净的数据划分方法，即要把目标变量分得足够开，使每个节点对应于同一个类别．决策树基本算法：在递归过程中有3种情况会导致递归返回：1.当前节点包含的样本完全属于同一类别

阿卡蒂奥·2022-12-15 11:50

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