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RDF三元组
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金融学
word
随机森林
工作流程数字化
手机浏览器
wwf
atf
引用类型
决策树
2024/4/11 15:54:10
决策树和 K 近邻分类
决策树和 K 近邻分类 决策树和 K 近邻分类 决策树和 K 近邻分类介绍知识点机器学习介绍示例决策树如何构建决策树熵玩具示例决策树构建算法分类问题中其他的分割质量标准示例树的关键参数scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier 类回归问题中的决策树最近邻方法最近邻方法的实…
2023年数学建模:随机森林：基于多个决策树的集成学习方法
2023年9月数学建模国赛期间提供ABCDE题思路加Matlab代码,专栏链接(赛前一个月恢复源码199,欢迎大家订阅):http://t.csdn.cn/Um9Zd
目录
1. 随机森林原理
1.1 随机选取训练样本
1.2 随机选取特征
2. 特征选择
2.1 平均不纯度减少
2.2 平均精度减少
3. 随机森林的优缺点 …
机器学习练习-决策树
机器学习练习-决策树 代码更新地址：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 代码修改并注释：黄海广，haiguang2000wzu.edu.cn 1．分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if…
educoder 数据挖掘算法原理与实践：决策树
第1关：决策树算法思想
1 AB
2 B第2关：决策树算法原理
import numpy as npdef calcInfoGain(feature, label, index):计算信息增益:param feature:测试用例中字典里的feature，类型为ndarray:param label:测试用例中字典里的label，…
educoder 决策树
第1关：什么是决策树
1.AB 2.B
第2关：信息熵与信息增益
import numpy as npdef calcInfoGain(feature, label, index):计算信息增益:param feature:测试用例中字典里的feature，类型为ndarray:param label:测试用例中字典里的labelÿ…
决策树特征选择算法介绍
1.目的：为了让模型的不确定性降低的越快越好
2.三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 （1）特征选择： 信息熵：随机变量不确定性的度量 H(X)?∑ni1pilogpiH(X)?∑i1npilogpi 信息增益：…
【需求研发001】--备品备件系统优化
1.PDA领料出库，拣配任务清单按创建日期自动排序
PDA的领料出库，虽然是在PDA设备里操作，但是它真正调用的，是备品备件生产环境的后端。
因此，这个需求，只需要改动生产环境的后端API，即可。
找…
随机森林算法原理简要总结
①Random Forest 随机森林算法原理： 即bagging法CART算法生成决策树的结合。 R F bagging fully-grown CART decision tree ②bagging法的核心：bootstrap在原始数据集D中选择若干个子数据集Dt，将子数据集单个单个进行决策树生成。
③随机森…
educoder决策树的构造
第1关：决策树简介
"""
Parameters:dataSet - 训练数据集labels - 分类属性标签featLabels - 存储选择的最优特征标签
Returns:myTree - 决策树
"""
# 函数说明:创建决策树
def createTree(dataSet, labels, featLabels):###########…
机器学习模型——lightGBM
lightGBM一、lightGBM的前世今生1.GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）2.lightGBM（Light Gradient Boosting Machine）3.XGBoost3.1核心思想3.2优缺点二、lightGBM三、使用lightGBM解决信用卡欺诈问题一、lightGBM的前世今生
1…
机器学习第9天：决策树分类
文章目录
机器学习专栏
介绍
基本思想
使用代码
深度探索
优点
估计概率
训练算法
CART成本函数
实例数与不纯度
正则化
在鸢尾花数据集上训练决策树 机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客-CSDN博客 介绍 作用：分类 原理：构建一个二叉树&#…
基于机器学习的心脏病预测方法（11）——梯度提升机（GBM）
一、梯度提升机介绍
GBM（Gradient Boosting Machine）算法是Boosting(提升)算法的一种。主要思想是，串行地生成多个弱学习器，每个弱学习器的目标是拟合先前累加模型的损失函数的负梯度， 使加上该弱学习器后的累积模型损失往负梯度的方向减少。 且它用不同的权重将基学习器…
GBDT--梯度提升树
目录一 梯度提升树的基本思想1 梯度提升树 pk AdaBoost2 GradientBoosting回归与分类的实现二 梯度提升树的参数1 迭代过程1.1 初始预测结果 𝐻0 的设置1.2 使用回归器完成分类任务1.3 GBDT的8种损失函数2 弱评估器结构2.1 梯度提升树种的弱评估器复杂度2.2 弗里德曼…
决策树（decision tree）(三)——连续值处理
决策树（decision tree）(三)——连续值处理 **注：本博客为周志华《机器学习》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自周老师的《机器学习》书。决策树系列博客： 决策树（decis…
drools入门案例
1 业务场景说明 业务场景：消费者在图书商城购买图书，下单后需要在支付页面显示订单优惠后的价格。具体优惠规则如下： 规则编号 规则名称 描述 1 规则一 所购图书总价在100元以下的没有优惠 2 规则二 所购图书总价在100到200元的优惠2…
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
目录 一、简介决策树（Decision Tree）例子： 信息熵（Information Entropy）与信息增益（Information Gain）例子： 信息增益比（Gain Ratio）例子： 二、算…
CART算法解密：从原理到Python实现
目录 一、简介CART算法的背景例子：医疗诊断 应用场景例子：金融风控 定义与组成例子：电子邮件分类 二、决策树基础什么是决策树例子：天气预测 如何构建简单的决策树例子：动物分类 决策树算法的类型例子：垃圾…
数据挖掘之决策树方法
定义 决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。 例如有人给我们介绍新的对象的时候，我们就要一个个特点去判断，于是这种判断的过程就可以画成一棵树，例如根据特点依次判…
镜像二叉树、平衡二叉树、二叉搜索树
1. 镜像二叉树
将二叉树交换结点变成其镜像
1.1 递归
def mirror(node):if node is None:returnnode.left, node.right node.right, node.leftmirror(node.left)mirror(node.right)
1.2 非递归
类似层次遍历
def mirror1(node):if node is None:returnstack [node]whil…
二叉树最近公共父结点
给定结点p，结点q，根结点root，求p，q的最近公共父结点。 1. p，q位于root的两侧，---> root； 2. p，q同时位于root的左、右子树 ---> 左、右子树返回的非空值。 def LCA(root, p, …
机器学习——决策树（三）
【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。
1、案例一
决策树用于是否赖床问题。
采用决策树进行分类，要经过数据采集、特征向量化、模型训练和决策树可视化4个步骤。
赖床数据链接：https://pan…
基于决策树的神经网络规则提取
什么是规则
就是IF…THEN… eg.IF ageyouth AND studentyes THEN buys_computeryes
决策树->规则 参考https://blog.csdn.net/DQ_DM/article/details/38345753 如何从决策树中提取规则？ 对于一个决策树，有多少叶子节点就可以提取多少规则。从根结点…
各类机器学习方法的应用场景是什么？
作者：xyzh 链接：https://www.zhihu.com/question/26726794/answer/151282052 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
作者：xyzh 链接：https://www.zhihu.com/…
基于决策树(Decision Tree)的乳腺癌诊断
决策树(DecisionTree)学习是以实例为基础的归纳学习算法。算法从--组无序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则,决策树也能表示为多个If-Then规则。一般在决策树中采用“自顶向下、分而治之”的递归方式,将搜索空间分为若千个互不相交的子集,在决策树的内部节点(非叶…
scikit-learn 中决策树模型-参数说明、注解
目录scikit-learn 中决策树算法类库介绍重要参数criterion 特征选择标准对于分类决策树：关于基尼指数对于回归决策树以 squared_error 为例splitter 特征划分点选择标准max_depth 最大深度max_features 划分时考虑的最大特征数min_samples_split 叶子节点允许拆分的…
线性代数1：线性方程和系统
图片来自施泰德博物馆 Digital Collection (staedelmuseum.de) 一、前言 通过这些文章，我希望巩固我对这些基本概念的理解，同时如果可能的话，通过我希望成为一种基于直觉的数学学习方法为其他人提供额外的清晰度。如果有任何错误或机会需要我…
模型融合和预测结果融合
模型融合和预测结果融合 文章目录模型融合和预测结果融合1. 模型融合提升技术1. Bagging 方法和随机森林2. Boosting 方法2. 预测结果融合策略1. Voting2. 软投票代码示例：3. Averaging 和 Ranking4. Blending5. Stacking3. 其他提升方法1. 模型融合提升技术
模型融…
机器学习---决策树算法(CLS、ID3、CART)
1. 决策树
决策树（Decision Tree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点
（internal node）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf&am…
从Python代码公式图——轻松理解AdaBoost算法
从Python代码&公式&图——轻松理解AdaBoost算法一. 原理简述&转化为代码1.1 Boosting二. 图解AdaBoost算法过程2.1 第一次分类1.基学习器--决策树代码实现2.分类结果3.计算AdaBoost误差2.2 第二次分类1.分类结果2.计算AdaBoost误差2.3 第三次分类1.分类结果2.计算A…
决策树算法和实际应用
目录
相关概念
什么是决策树，它的工作原理是什么
构造剪枝
策树的构造过程中，有哪些重要的问题需要解决
如何对决策树进行剪枝，避免过拟合现象的发生
决策树算法分类 ID3 、C4.5和 CART 算法分类对比
简述CART 算法
Titanic 乘客生存…
机器学习算法基础学习 # 集成学习之随机森林
随机森林(Random Forests) 是集成学习算法的一种。集成学习是通过组合多个学习器来完成学习任务。随机森林是结合多颗决策树来对样本进行训练和预测。随机森林通过随机扰动而令所有的树去相关。 随机森林可以使用巨量的预测器，甚至预测器的数量比观察样本的数量还多…
机器学习：决策树 -- 学习笔记
参考文章
决策树算法原理(上) - 刘建平Pinard - 博客园决策树算法原理(下) - 刘建平Pinard - 博客园李航《统计学习方法》第二版
决策树算法
决策树学习算法包含：
特征选择决策树生成决策树的剪枝
下面会分别对三个部分进行一定的总结，参考资料主要…
决策树 BP神经网络(BPNN) SVM实现iris鸢尾花数据集的分类
决策树 BP神经网络(BPNN) SVM实现iris鸢尾花数据集的分类
决策树
实现流程(详见代码)::
1. 连续值处理
iris数据集是连续数据, 因为连续属性的可取值数目不再有限，因此不能像处理离散属性枚举离散属性取值来对结点进行划分。因此需要连续属性离散化，…
二叉排序树的插入和删除操作（python实现）
二叉排序树的插入和删除操作都是在保持二叉排序树特性的前提下进行的。
插入操作：
在二叉排序树中插入一个新节点时，先比较新节点的值和当前节点的值的大小关系，若小于当前节点，则继续在当前节点的左子树中查找；若大…
一文读懂：GBDT梯度提升
先缕一缕几个关系：
GBDT是gradient-boost decision treeGBDT的核心就是gradient boost，我们搞清楚什么是gradient boost就可以了GBDT是boost中的一种方法，boost还有XGBoost，adaboost。
基本概念
【Boost】就是让多个弱分类器&a…
机器学习——决策树/随机森林
0、前言：
决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量&…
【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树
理论知识： 梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一…
【人工智能】— 监督学习、分类问题、决策树、信息增益
【人工智能】— 监督学习、分类问题、决策树、线性分类器、K近邻、回归问题、交叉验证 监督学习 - 正式设置符号表示假设选择学习目标预测 分类Decision Trees 决策树建立决策树分类模型的流程如何建立决策树? 决策树学习表达能力决策树学习信息论在决策树学习中的应用特征选择…
详解机器学习的决策树算法(DT)-以及划分数据集的ID3算法
1：什么是决策树 顾名思义：决策树就是根据已有的条件进行决策从而产生的一棵树。 比如，这就是一颗决策树，根据不同的取值决定不同的走向 2、那么如何根据现有的属性来决定谁是第一个节点，谁是第二个节点呢，…
XGboost和GBDT区别及解读XGboost参数
GBDT和XGBoost区别 传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归）； 传统的GBDT在优化的时候只用到一阶…
机器学习 day35（决策树）
决策树
上图的数据集是一个特征值X采用分类值，即只取几个离散值，同时也是一个二元分类任务，即标签Y只有两个值 上图为之前数据集对应的决策树，最顶层的节点称为根节点，椭圆形节点称为决策节点，矩形节点称…
深兰科技轮腿家用AI机器人荣获“2023年度城市更新科创大奖”
近日，“2023金砖论坛第五季金立方城市更新科创大会”在上海举行，会上发布了《第12届金砖价值榜》，深兰科技研发出品的轮腿式家用AI机器人(兰宝)，因其AI技术的创新性应用，荣获了“2023年度城市更新科创大奖”。 在10月2…
线性代数 - 几何原理
目录 序言向量的定义线性组合、张成空间与向量基线性变换和矩阵线性复合变换与矩阵乘法三维空间的线性变换行列式矩阵的秩和逆矩阵维度变换点乘叉乘基变换特征值和特征向量抽象向量空间 序言 欢迎阅读这篇关于线性代数的文章。在这里，我们将从一个全新的角度去探索线…
集成学习：Bagging， Boosting，Stacking
目录
集成学习
一、bagging
二、boosting
Bagging VS Boosting
1.1 集成学习是什么？
Bagging
Boosting
Stacking
总结 集成学习
好比人做出一个决策时，会从不同方面，不同角度，不同层次去思考（多个自我&am…
冷启动问题分析与解决办法
1、什么是冷启动问题？
在缺乏有价值数据的时候，如何有效地满足业务需求的问题，就是“冷启动问题”。为了沟通方便，下面统一从推荐系统的角度来讲“冷启动问题”，其他业务场景同理。 冷启动问题是机器学习系统中十分常…
鸢尾花决策树可视化图片表示
from sklearn.datasets import load_iris # 导入类库
from IPython.display import Image
from sklearn import tree
import pydotplus
import graphviz
import sysimport os
os.environ["PATH"] os.pathsep C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/# 注意后面的…
泰坦尼克乘客生存预测
1. sklearn 中的决策树模型
首先，我们需要掌握 sklearn 中自带的决策树分类器 DecisionTreeClassifier，方法如下：
clf DecisionTreeClassifier(criterionentropy)到目前为止，sklearn 中只实现了 ID3 与 CART 决策树，…
机器学习系列 | 决策树从理论到Python实现，看完就会决策树
本片文章的整体框架如下所示： 1. 决策树是什么？
决策树是一种基本的分类和回归的方法，是基于树结构来进行决策。这种决策方式跟我们人类进行决策时有点类似，所以我们举一个相亲的例子，比如女方在相亲时会对男性程序员…
《统计学习方法》系列（5）
本篇对应全书第五章，讲的是决策树。决策树（decision tree）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。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策…
音视频FAQ（一）：视频直播卡顿
一、摘要
本文介绍了视频直播卡顿的四个主要原因，用户网络问题、用户设备性能问题、技术路线的选择和实现问题。因本文主要阐述视频直播的卡顿，故技术路线的实现指的是：CDN供应商的实现问题，包含CDN性能不足、CDN地区覆盖不足。对…
机器学习算法 决策树
文章目录 一、决策树的原理二、决策树的构建2.1 ID3算法构建决策树2.2 C4.5 算法树的构建2.3 CART 树的创建 三、决策树的优缺点 一、决策树的原理
决策树（Decision Tree）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…
基于信息增益的决策树特征选择算法（ID3算法）及python实现
基于信息增益的决策树算法（ID3算法）及python实现
决策树概述
不同于逻辑回归，决策树属于非线性模型，可以用于分类，也可用于回归。它是一种树形结构，可以认为是if-then规则的集合，是以实例为基…
基于信息增益率的决策树特征选择算法（C4.5）及其python实现
基于信息增益率的决策树算法（C4.5）及其python实现
信息增益率
信息增益可以很好的度量特征信息量，但却在某些情况下有一些弊端，举一个例子说明。 比如对于编号这个特征，我们知道一般编号值都是各不相同的，…
基于基尼指数的决策树特征选择算法（CART）及其python实现
基于基尼指数的决策树特征选择算法（CART）及其python实现
基尼指数
与信息增益和增益率类似，基尼指数是另外一种度量指标，由CART决策树使用，其定义如下： 对于二类分类问题,若样本属于正类的概率为 p&…
决策树避免过拟合的方法以及优缺点
1.约束决策树
约束决策树可以根据情况来选择或组合
（1）设置每个叶子节点的最小样本数，可以避免某个特征类别只适用于极少数的样本。（2）设置每个节点的最小样本数，从根节点开始避免过度拟合。（…
决策树的剪枝-“成本复杂度”函数
知识点源自李航-《统计学习方法》 1、决策树的剪枝;在决策树学习算法的过程中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因为训练样本学得“太好”了，以至于把训练集自…
机器学习——决策树原理及CART算法
问：CART决策树可以有多个分支结构。
答：错误。CART决策树每个内部节点只能有两个分支结构，这些分支分别对应于二进制判定的是或否。因此，CART决策树的每个节点将数据集分成两个较小的子集，其中一个子集满足某种特定条…
决策树purity/基尼系数/信息增益 Decision Trees
站主近期建立了一个自己的网站来发博文，文章已经搬运到了下面的地址：
决策树purity/基尼系数/信息增益 Decision Trees
喜欢的话，可以微信扫码关注微信公众号【机器学习炼丹术】,成为炫酷的炼丹师吧~
公众号回复【下载】有精选的免费机器学…
【面试考】【入门】决策树算法ID3，C4.5和CART
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机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第六章：决策树
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》 这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。 我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。 我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…
决策树ID3，C4.5原理
在上一篇博文中已经根据具体的实例介绍了决策树：
在这里附上博文链接（https://blog.csdn.net/jodie123456/article/details/88532344）
下面具体介绍决策树的剪枝，ID3，C4.5，CART算法。
首先，决…
决策树：理解机器学习中的关键算法
决策树：理解机器学习中的关键算法
决策树是一种流行而强大的机器学习算法，它从数据中学习并模拟决策过程，以便对新的未知数据做出预测。由于其直观性和易理解性，决策树成为了分类和回归任务中的首选算法之一。在本文中࿰…
基础篇 | 09 决策树
决策树的基本思想 决策树的基本思想是这样的，大家看上图，最右边是一个人是否打高尔夫球的决定，前面四列是是否打高尔夫球的判断条件，包含天气、温度、湿度和风况，我们追踪了它很多天的记录。然后当他给我新的条件的时候…
【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类
可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。
本专题包括以下内容：
专家知识分类器概述知识（规则）定义ENVI中Decision Tree的使用 概述
基于知…
决策树提升算法：AdaBoost算法
AdaBoost提升算法
AdaBoost原理
sklearn.ensemble 中包括了增强算法AdaBoost
AdaBoost 的核心思想是用反复修改的数据（主要是修正数据的权重）来训练一系列的弱学习器(一个弱学习器模型仅仅比随机猜测好一点, 比如一个简单的决策树),由这些弱学习器的预…
![[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2651bba376ce426e85b6a806160e95e6.png)
[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用
葡萄酒(wine)数据集介绍
葡萄酒识别数据集（Wine Recognition dataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、…
决策树 {Keras 由浅入深}
决策树
TensorFlowKerassklearn
python & mathematics 决策树是基于区域（region-based）的机器学习方法，是非线性的。 主要用于为集合进行分配，达到分配的子集的并为全集，各子集互不相交 即： χ∪i0nRi…
【Datewhale一起吃瓜 Task3】啃瓜第四章
文章目录决策树学习过程预测过程如何划分信息熵信息增益增益率基尼指数泛化能力关键：剪枝预剪枝后剪枝比较缺失值处理：样本赋权，权重划分决策树
决策树基于“树”结构进行决策 每个内部节点对应于某个属性上的测试每个分支对应于该属性的某个…
机器学习-决策树-异常检测-主成分分析
决策树（Decision Tree） 一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别 本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则 优点：
计算量小，运算速度快易于理解，可…
机器学习之决策树（机器学习技法）
决策树
决策树在集成学习中的地位整个集成学习会按照是否有线程的小的模型（g）分为两种。如果我们有g的话我们就会用blending。如果想一边学习g一边融合模型就会用到Bagging或AdaBoost。
①在biending中如果是用平均组合的话可以用平均投票的方式…
数据挖掘|决策树算法以及相关算法实现和例题讲解
声明：本专栏的所有内容皆是本人接触到的系统学习的老师的讲解内容，仅做整理分享。 出处来源：分类问题：决策树+ID3算法+C4.5算法+考试例题讲解_哔哩哔哩_bilibili 资料整理：链接：https://pan.baidu.com/s/1q786VaYJ9-1G7ZdfC6KL7A 提取码：3k7m 一、决策树的概念介绍 （一…
信息增益，经验熵和经验条件熵——决策树
目录
1.经验熵
2.经验条件熵
3.信息增益
4.增益比率
5.例子1
6.例子2 在决策树模型中，我们会考虑应该选择哪一个特征作为根节点最好，这里就用到了信息增益 通俗上讲，信息增益就是在做出判断时，该信息对你影响程度的大小。比…
![[基本功]决策树](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1d05ad496018d484774c8d8a2164d31a.webp?x-oss-process=image/format,png)
基于Python随机森林案例：给别人的爱情把关
我们都知道爱情不仅要有爱你之心，还有柴米油盐，最好的爱情不是风花雪月，而是雪中送炭，如果有一天爱情你都不相信了。不知道你接下来的日子该往哪里走，一定要相信你身边那个数据分析师的朋友，他会用数据告诉…
决策树ID3算法中导致递归返回的三种情况
本文主要对三种递归返回作出解释，ID3基本算法请大家自行搜索学习大佬们的绝美解释 （图片来源：周志华《机器学习》）
在学习决策树ID3算法的过程中，发现很多文章都非常详细用例子讲解了利用信息增益挑选特征的过程&…
随机森林里oob_score以及用oob判断特征重要性的理解
本文总结了我在学习随机森林时关于oob产生的一系列问题以及学习到的问题答案1. 什么是oob2. 什么是oob_score3. 如何用oob判断特征的重要性错误理解与纠正参考文章在学习随机森林算法参数解释以及参数择优的过程中，注意到oob_score这一参数对应是否采用袋外样本来评…
机器学习之决策树（基于ID3算法实现）（python代码实现）
上图所示的就是一个决策树，长方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，表示已得出结论，可以终止运行，左右箭头称作分支。 决策树的工作原理简单来说就是通过一系列条件判断来将数据分类，最终形成一个树状结构。…
机器学习复习之逻辑斯蒂回归以及决策树
1. 逻辑回归 要点：逻辑回归是分类模型还是回归模型，逻辑回归的概率分布如何表示，逻辑回归的模型是什么样的，逻辑回归如何进行参数估计，与线性回归的区别。 1.1 逻辑回归模型
逻辑回归模型是一类分类模型，由…
机器学习技术（十）——决策树算法实操，基于运营商过往数据对用户离网情况进行预测
机器学习技术（十）——决策树算法实操 文章目录 机器学习技术（十）——决策树算法实操一、引言二、数据集介绍三、导入相关依赖库四、读取并查看数据1、读取数据2、查看数据 五、数据预处理1、选择数据2、数据转码 六、建模与参数优…
【机器学习】二、决策树
目录 一、决策树定义： 二、决策树特征选择 2.1 特征选择问题 2.2 信息增益 2.2.1 熵 2.2.2 信息增益 三、决策树的生成 3.1 ID3算法 3.1.1理论推导 3.1.2代码实现 3.2 C4.5 算法 3.2.1理论推导 3.2.2代码实现 四、决策树的剪枝 4.1 原理 4.2 算法思路：…
经典机器学习算法：决策树
决策树简介决策树决策树模型特征选择信息熵（information entropy）信息增益（information gain）信息增益率（information gain ratio）基尼指数（Gini index）决策树的生成决策树的剪枝前剪…
第六章.决策树(Decision Tree)—ID3算法，C4.5算法
第六章.决策树(Decision Tree) 6.1 ID3算法,C4.5算法 1.决策树适用的数据类型 比较适合分析离散数据，如果是连续数据要先转换成离散数据再做分析 2.信息熵
1).概念：
一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确…
2021-07-20画决策树
from sklearn.datasets import load_iris import pydotplus from IPython.display import Image from sklearn import tree #训练模型 irisload_iris() clftree.DecisionTreeClassifier() clfclf.fit(iris.data,iris.target) def lgb_plt(model):tree_nums 10for i in range(t…
python机器学习——实现bagging及随机森林（回归）
实现bagging及随机森林（回归）数据预处理bagging 实现随机森林实现参考本文我们依然使用波士顿房价数据作为案例，进行分析。
数据预处理
# 从 sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器。
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读…
Spark MLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解
Spark MLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解
1 决策树预测森林植被
1.1 Covtype数据集
数据集的下载地址： https://www.kaggle.com/datasets/uciml/forest-cover-type-dataset
该数据集记录了美国科罗拉多州不同地块的森林植被类型，每个样本…
随机森林和决策树区别
随机森林（Random Forest）和决策树（Decision Tree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。以下是它们之间的主要区别：
决策树: 单一模型: 决策树是一种单一模型&#…
（实践）决策树——线性二分类+非线性二分类
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn import tree# 载入数据
data np.genfromtxt("LR-testSet.csv", delimiter",")
x_data data[:,:-1]
y_data data[:,-1]plt.scatte…
python机器学习——决策树（分类）及“泰坦尼克号沉船事故”数据集案例操作
决策树（分类）及具体案例操作一、决策树（分类）算法（1）算法原理（类似于“分段函数”）（2）决策树的变量类型（3）量化纯度（4&…
（实战）决策树例子+画图
数据集
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
import csv
#因为文件内容大多为字符类型，所以import CSV来读# 读入数据
Dtree open(rAllElectronics.csv, r)
reader csv.reader(…
第二章：25+ Python 数据操作教程（第十三节NUMPY 教程与练习）
NumPy（“Numerical Python”或“Numeric Python”的缩写）是 Python 中对数组和矩阵进行快速数学计算的最基本的软件包之一。在处理多维数据时它也非常有用。集成C、C++和FORTRAN工具是一件幸事。它还提供了许多傅里叶变换 (FT) 和线性代数函数。 为什么使用 NumPy 而不是列…
这才是计算机科学_人工智能
人工智能一、前言二、ML2.1 分类2.1.1 决策树2.2.2 支持向量机2.2.3 人工神经网络三、计算机视觉3.1 Prewitt算子3.2 Viola-Jones 人脸检测算法3.3 卷积神经网络四、自然语言处理4.1 知识图谱4.2 语音识别一、前言
之前讲了计算机从发展到现在的过程，计算机很适合做…
速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）
一、决策树
1、概述 树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果
2、建立过程 1. 特征选择：选取有较强分类能力的特征。 2. 决策树生成：根据选择的特征生成决策树。 3.…
机器学习-决策树算法原理及实现-附python代码
1.决策树-分类树
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier官方地址： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
在机器学习中，决策树是最常用也是最强大的监督学…
决策树（decision tree）(二)——剪枝
决策树（decision tree）(二)——剪枝**注：本博客为周志华《机器学习》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自周老师的《机器学习》书。 决策树系列博客：
决策树（一…
【机器学习（二） 线性代数基础I（Linear Algebra Foundations）】
机器学习（二） 线性代数基础I（Linear Algebra Foundations)
这一节主要介绍一些线性代数的基础。 目录 机器学习（二） 线性代数基础I（Linear Algebra Foundations)1. 向量 Vectors2. 复杂度 Complexity3.线…
【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（完整实现过程）
一、问题 对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下： 针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，其余步骤我将单独写文章详细介绍。同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。
一文彻…
sklearn实现决策树对乳腺癌数据集的分类并使用五折交叉验证（上）
关于Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set 乳腺癌数据集的基本情况可以看我之前发的博客：https://blog.csdn.net/weixin_42305378/article/details/106058697
这边主要是使用sklearn的决策树算法对乳腺癌数据集进行分类，并用五折交叉验证评估…
机器学习3----决策树
这是前期准备
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#ID3算法
#每个特征的信息熵
# target : 账号是否真实，共2种情况
# yes 7个 p0.7
# no 3个 p0.3
info_D-(0.7*np.log2(0.7)0.3*np.log2(0.3))
info_D
#日志密度…
决策树算法及Python实现
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。每个内部节点表示…
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（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&…
决策树ID3、C4.5、CART算法
参考【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细） - 阿泽的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 算法的目的都是为了构建决策树，即每一层应该用什么特征用于分支。比如第一层用性别࿰…
机器学习之决策树算法
1.决策树概念： 判定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类分布。树的最顶层是根结点。以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法…
项目记录与总结--理清思路
需要对推文来进行很好的过滤，在这里我主要考虑的是推文外部特征的过滤，需要知道到底有哪些外部特征，没有涉及到语义的那些特征。
判断的依据： 第一：推文单词数很少的时候，认为表述不清事件信息࿰…
《机器学习》慕课版课后习题-第3章
中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版
第3章 决策树与分类算法
1.分类解决什么问题？
解：分类算法是利用训练数据集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类…
开箱即用的C++决策树简单实现
一个数据结构期末作业（有兴趣用的话可以高抬贵手star下⭐~）GitHub - mcxiaoxiao/c-Decision-tree: 决策树c简单实现 🌳 c-Decision-tree 附大作业/课设参考文档.doc
🌳 c-Decision-tree
Introduction 🙌
c-Decision…
机器学习 | 决策树算法
一、决策树算法概述
1、树模型 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点(决策)。所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合࿰…
随机森林算法工作原理
随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，也可以在大多数情况下得到很好的结果。它也是最常用的算法之一，因为它很简易，既可用于分类也能用于回归任务。 在这篇文章中，你将了解到随机森林算法的…
GBDT、xgboost、LightGBM之间的比较
一：为什么会有XGBOOST和LightGBM
首先，我们需要知道，这两种算法都是gbdt的具体实现算法，gbdt作者在前面的文章中已经解释的很清楚了，读者可以先去做一个了解。那有了gbdt为什么不直接用，而是要衍生出这两种…
![[数据挖掘笔记02] 决策树ID3算法](https://img-blog.csdnimg.cn/20200428231329683.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dvbmdfZmF5ZQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
[数据挖掘笔记02] 决策树ID3算法
1.原理
【问题】故事发生在100年前，一个还没有手机的时代，小明的女朋友小红想去找小明玩，但不知道小明在不在家，因为小明可能出去打球了。现在小红想知道小明的去向，她手里有过去14次去找小明玩时的数据，请…
AMEYA360：蔡司新能源汽车解决方案驱动产业未来
电动化正在重塑中国汽车工业。自中国汽车工业开始发展以来，在电动化和智能化的浪潮推动下，汽车行业从未面临着如此巨大的变革。得益于中国汽车产业尤其是新能源车过去十余年的激流勇进，消费者对新能源汽车的接受度也在发生转变。新能源汽车市…
机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 决策树
这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种监督学习算法，主要用于分类问题。令人惊讶的是，它既适用于分类因变量（离散型），也适用于连续因变量。在该算法中，我们基于最重要的属性/独立变量来…
python实现决策树（吴恩达课程）
python实现决策树（吴恩达课程）
# UNQ_C1
# GRADED FUNCTION: compute_entropydef compute_entropy(y):"""Computes the entropy for Args:y (ndarray): Numpy array indicating whether each example at a node isedible (1) or poisono…
AMEYA360-罗姆ROHM马来西亚工厂新厂房竣工
全球知名半导体制造商罗姆为了加强模拟IC的产能，在其马来西亚制造子公司ROHM-Wako Electronics (Malaysia) Sdn. Bhd.(以下简称“RWEM”)投建了新厂房，近日新厂房已经竣工，并举行了竣工仪式。 RWEM此前主要生产二极管和LED等小信号产品&#…
机器学习实战：Kaggle泰坦尼克号生存预测 利用决策树进行预测
决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。 我们利用 sklearn 工具中的决策树分类器解决一个实际…
实现对titanic的生存预测+模型优化+可视化
决策树实现对titanic的生存预测 文章目录决策树实现对titanic的生存预测数据初探问题定义数据预处理缺失值的填补特征工程定义决策树模型评价总代码可视化import pandas as pd
trainpd.read_csv("D:\\AA\\C\\deepmind\\case\\ti\\train.csv")
testpd.read_csv("…
机器学习算法（五）-CART
本文转自：决策树之CART算法 在之前介绍过决策树的ID3算法实现，今天主要来介绍决策树的另一种实现，即CART算法。 Contents 1. CART算法的认识 2. CART算法的原理 3. CART算法的实现 1. CART算法的认识 Classification And Regression Tree&…
人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集
🧡🧡实验内容🧡🧡 汽车数据集 车子具有 buying,maint,doors,persons,lug_boot and safety六种属性，而车子的好坏分为uncc,ucc,good and vgood四种。 🧡🧡贝叶斯求解🧡🧡…
利用鸢尾花数据集对比贝叶斯分类器跟决策树的分类情况 (非二元分类 三分类问题)
导入会用到的库
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt查看数据集构成、标签名称、特征名称
详细情况如下：
特征数一共有四个：‘sepal length (cm)’、 ‘sepal widt…
统计学习方法—chap5决策树
（今天没有拿纸质书，所以写个blog记录一下~）
参考学习资料
1、在线阅读地址： https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual/#/ 2、《统计学习方法》电子版
引言
决策树可以认为是特征空间与…
统计学习方法—chap6决策树
参考学习资料
1、在线阅读地址： https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual/#/ 2、《统计学习方法》电子版
6.1逻辑斯谛回归模型
1、逻辑斯蒂分布 2、二项逻辑斯蒂回归模型 （1）逻辑斯蒂回归模型特点…
决策树、贝叶斯统计、集成学习Bagging、Boosting、Stacking介绍
决策树
决策树是一种分类与回归的方法。
特征选择
关键：如何选择最优划分属性
信息增益
度量样本集合纯度最常用的一种指标 信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，使用"增益率" (…
【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现
文章目录 1 决策树算法1.1 特征选择1.2 熵（entropy）1.3 信息增益 2 ID3算法的python实现总结 1 决策树算法
决策树（Decision Tree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法，它是一种监督学习。常见的决策树…
【备品备件】入库流程--赠品入库，商贸入库和退库入库
赠品入库
前台页面：GiftsWarehousing.vue 方法：listZprk
前台js文件：zprk.js
查询方法对应的后台类：SpareZprkController 查询参数：ZZPJH
查询方法对应的SQL语句：
select ZZPJH, BUKRS, WERKS, CGHTH,…
【设备管理系统】-部署到正式环境
后端比较简单，只有一个master分支，直接变更就行了。
前端比较麻烦一点，有2个分支，一个dev分支（测试环境），一个master分支（正式环境），而且两个分支的代码还不…
选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）
当您看到本文标题时，不禁感叹，总算是到了训练模型这一节了。 是啊，在之前的文章中，我们对数据进行了探索，以及对一个训练集和一个测试集进行了采样，也编写了一个预处理管道来自动清理，准备您的数…
python imblearn教程：不平衡数据处理
文章目录 imblearn介绍常见方法数据处理实例演示采样函数imblearn介绍
官方教程：https://imbalanced-learn.org/stable/references/index.html
常见方法
不平衡数据的处理主要分为在数据层面的处理和在算法层面的改进，因为两者互不影响，所以也有结合两者的方法。首先进行…
sklearn处理离散变量的问题——以决策树为例
最近做项目遇到的数据集中，有许多高维类别特征。catboost是可以直接指定categorical_columns的【直接进行ordered TS编码】，但是XGboost和随机森林甚至决策树都没有这个接口。但是在学习决策树的时候（无论是ID3、C4.5还是CART）&am…
Web安全之机器学习 | 决策树与随机森林算法
决策树算法
1、决策树算法概述
决策树表现了对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象值。决策树可以用于数据分类也可以…
《机器学习核心技术》分类算法 - 决策树
「作者主页」：士别三日wyx 「作者简介」：CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》 决策树 1、决策树API2、决策时实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、决策…
大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡欺诈识别模型
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
PYTHON基础：决策树与随机森林算法
决策树与随机森林算法
决策树和随机森林都是用于分类和回归的的算法。决策树的原理是通过一系列的问题进行if、else的推导。随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。
决策树的优劣势：处理容易，不需要…
9_分类算法—决策树
文章目录 1 信息熵1.1 比特化（Bits）1.2 一般化的比特化（Bits）1.3 信息熵（Entropy）1.3.1 熵越大混乱程度越大 1.4 条件熵H（YIX） 2 决策树2.1 什么是决策树2.2 决策树构建过程…
机器学习 —— 决策树
目录
一、决策树的概述
1.1 决策树的概念
1.2 决策树分类举例
1.3 决策树的步骤
1.4 决策树的优缺点
二、决策树的构造
2.1 决策树的一般流程
2.2 信息增益
2.3 信息增益率
2.4 基尼指数
2.5 划分数据集
2.5 递归构建决策树
三、在 Python 中使用 Matplotlib 注解…
K倍交叉验证配对t检验
K倍交叉验证配对t检验
比较两个模型性能的K倍配对t检验程序
from mlxtend.evaluate import paired_ttest_kfold_cv
概述
K-fold交叉验证配对t检验程序是比较两个模型（分类器或回归器）性能的常用方法，并解决了重采样t检验程序的一些缺点&a…
模式识别与机器学习（八）：决策树
1.原理
决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模…
线性代数的学习和整理9（草稿-----未完成）
3.3 特征值和特征向量是什么？
直接说现在：特征向量这个块往哪个方向进行了拉伸，各个方向拉伸了几倍。这也让人很容易理解为什么，行列式的值就是特征值的乘积。
特征向量也代表了一些良好的性质，即这些线在线性变换后…
决策树原理详解及sklearn代码实例
1.决策树
1.1基本流程
决策树(decsioin tree)是一种常见的机器学习方法，例如西瓜书中的二分类任务，判断瓜的好坏。决策树如下: 可以看到此使判断西瓜是否好坏，则通过色泽，根蒂，敲声等一些列属性来得出结果。 一般…
ENVI—基于知识的决策树分类
1. 概述
基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用多源数据。
专家…
使用决策树模型Titanic数据集预测
数据准备
可以通过以下链接获取数据集：
百度网盘 请输入提取码
共包含三个csv文件：
《train.csv》训练数据集，包含特征信息和标签(是否幸存)
《test.csv》 测试数据集， 只包含特征信息
《gender_submission.csv》测试数据集…
吴恩达471机器学习入门课程2第4周——决策树
决策树 1 导包2 问题描述3 one-hot 编码数据集4决策树4.1 计算熵4.2 划分数据集 5 构建树 从头开始实现决策树，并将其应用于对蘑菇是可食用还是有毒的分类任务。 1 导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from public_tests import *
%matplotl…
GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试
Gradient Tree Boost 方法的具体介绍
梯度提升树（Gradient Tree Boost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。
Gradient Tree Boost方法的具体步骤如下： 1. …
台大林轩田机器学习技法集成学习完全解读
Blending与Bagging
Adaboost
决策树（Decision Tree）
随机森林（Random Forest）
梯度提升树（GBDT）
最后感谢林轩田老师！
六、决策树算法(DT，DecisionTreeClassifier)（有监督学习）
决策树（DT）是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是创建一个模型，通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是一个片断常数近似值。
一、算法思路
具体可参考博文：七、决策树算…
数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模的主要内容
1.4 数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模的内容 视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.4节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。内容涵盖数据科学…
基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析
作者：i阿极 作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒关注哦&#x…
机器学习框架sklearn之决策树
概念
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种分类学习方法。
如何高效的进行决策？
特征的先后顺序
在应用决策树之前，我们先了解一下信息熵和信息增益…
【监督学习之决策树和随机森林】
曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】 目录 简述概要知识图谱决策树（Decision Tree）随机森林（Random Forest） 简述概要
了解决策树和随机森林
知识图谱
决策树和随机森林都是机器学习中常用的算法，它们在处…
数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
2023大唐杯学习笔记——人工智能与机器学习—决策树
决策树知识点 这个表也是一个数据集 问题：以什么作为划分呢？第一次是以年龄，还是以 工作 房子 信贷情况… 这里的熵与中文里的其他东西没有实际对应，就是一个定义H（p）1最大时，p0.5，这…
DW集成学习Task6 Boosting作业
（视频在Task4中已看完，主要写一下主要的几个问题）
1.Adaboost的基本思路
Step1：给每个样本一个权重，初始化所有样本权重相同； Step2：使用当前样本权重，训练一个（简单&a…
Information Bottleneck信息瓶颈理论
可以理解为一个损失函数 信息瓶颈理论把神经网络理解为一个编码器和一个解码器，编码器将输入x编码成Z，解码器将Z解码成输出y 而信息瓶颈理论的目标则是 RIB(θ)R_{IB}(\theta)RIB(θ)就是信息瓶颈，θ\thetaθ是网络的参数，也是…
sklearn决策树可视化
过去，关于sklearn决策树可视化的教程大部分都是基于Graphviz（一个图形可视化软件）的。
Graphviz的安装比较麻烦，并不是通过pip install就能搞定的，因为要安装底层的依赖库。
现在，自版本0.21以后…
机器学习算法-决策树模型及小案例
机器学习算法-决策树模型及小案例一、决策树算法原理1、定义2、原理二、决策树算法小案例1、数据挖掘流程2、根据流程实现决策树算法（1）读取数据（2）探索性数据分析（3）数据清洗（4）特征…
Matlab实现决策树算法（附上完整仿真源码）
决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现决策树算法。 文章目录 1. 数据预处理2. 构建决策树模型3. 测试模型4. 可视化决策树5. 总结6. 完整仿真源码下载 1. 数据预处理
在使用决策树算法之前…
监督学习 - 决策树回归（Decision Tree Regression）
什么是机器学习
**决策树回归（Decision Tree Regression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。决策树回归通过构建一棵决策树来进行预测。…
Spring整合drools
1 Spring简单整合Drools 在项目中使用Drools时往往会跟Spring整合来使用。具体整合步骤如下： 第一步：创建maven工程drools_spring并配置pom.xml <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?>
<project xmlns"http://maven…
长宁区科协常务副主席张正行一行到访深兰科技
12月22日，上海市长宁区科协常务副主席张正行、学会部部长洪嫣一行到访深兰科技总部，并与深兰科技集团董事长陈海波、深兰科技集团技术副总裁王雷博士等进行了会谈。 座谈中，陈海波详细介绍了深兰科技当前的企业发展及业务现状，并就…
决策树——CART算法+实战（sklearn）
CART算法 CART举例 剪枝 优缺点 数据集
from sklearn import tree
import numpy as np# 载入数据
data np.genfromtxt("cart.csv", delimiter",")
x_data data[1:,1:-1]
y_data data[1:,-1]# 创建决策树模型
model tree.DecisionTreeClassi…
使用决策树算法预测隐形眼镜类型
目录
谷歌笔记本（可选）
编写算法：决策树 准备数据：拆分数据集
测试算法：构造注解树
使用算法：预测隐形眼镜类型 谷歌笔记本（可选）
from google.colab import drive
drive.mount…
统计学习方法 决策树
文章目录 统计学习方法 决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3 算法C4.5 的生成算法 决策树的剪枝CART 算法CART 回归树的生成CART 分类树的生成CART 剪枝 统计学习方法 决策树
阅读李航的《统计学习方法》时，关于决策树的笔记。
决策树模型与学习
决策…
sklearn入门决策树在sklearn中的实现
sklearn入门
scikit-learn官网：http://scikit-learn.org/stable/index.html 中文翻译网址：https://sklearn.apachecn.org/docs/master/2.html 算法原理推荐书籍：《数据挖掘导论》、《机器学习》
决策树
1 概述
非参数的有监督学习方法&am…
【Python机器学习】分类器的不确定估计——决策函数
scikit-learn接口的分类器能够给出预测的不确定度估计，一般来说，分类器会预测一个测试点属于哪个类别，还包括它对这个预测的置信程度。 scikit-learn中有两个函数可以用于获取分类器的不确定度估计：decidion_function和predict_pr…
机器学习-决策树【手撕】
决策树
1、概述
决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
2、相关概…
机器学习-有监督算法-决策树和支持向量机
目录 决策树ID3C4.5CART 支持向量积 决策树
训练：构造树，测试：从模型从上往下走一遍。建树方法：ID3，C4.5，CART
ID3
以信息论为基础，以信息增益为衡量标准熵越小，混乱程度越小&…
GBDT（MART） 迭代决策树入门教程 | 简介(转)
这些天在看XGBoost，为了搞懂XGBoost看了不少资料，为了理解也看了ADAboost、GBDT、LightGBM、CATBoost等，今天看到一篇深入浅出讲解的文章，记录备忘一下 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Add…
决策树的Boosting策略是什么
在决策树的Boosting策略中，最常见的算法是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，简称GBDT）。GBDT是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树，并根据前一个树的预测结果来调整下一个树的训练目…
决策树完成图片分类任务
数据集要求： 训练集 和 验证集 （要求分好）
图片放置规则 ： 一个总文件夹 放类别名称的子文件夹 其中子文件夹 为存放同一类别图片
举个例子 分类动物 则 总文件夹名称为动物 子文件夹为 猫 狗 猪猪 。。。
其中猫的文件夹里面…
【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（更新中）
【MATLAB第71期】基于MATLAB的Abcboost自适应决策树多输入单输出回归预测及多分类预测模型（更新中）
一、效果展示（多分类预测） 二、效果展示（回归预测） 三、代码获取
CSDN后台私信回复“71期”即可获取下…
双11数码好物盘点、实用不踩坑的数码好物推荐
每年的双11都是买数码产品的最佳时间，因为很多外设产品的在双11都有很不错的降价空间，今天就列出几款适合双11购买的数码产品吧！
1、不用入耳佩戴的开放式耳机
-官方售价：199
推荐理由：
要推荐的是这款健康舒适的开…
逻辑回归与决策树回归
逻辑回归
逻辑回归函数:
逻辑回归分析属于概率型回归分析方法。
假设在自变量xi1、xi2…xip的作用下，因变量y取值为1和0的二值变量，其取值为1的概率为pi，则可以表示为： 相反，y取值为0的概率即： 对y取值为…
运动耳机哪款性价比最高、性价比最高的运动耳机推荐
近年来，运动蓝牙耳机备受欢迎，成为人们健身时的必备时尚单品。随着蓝牙耳机的不断发展，市场上可供选择的产品种类繁多，因此挑选一款适合自己的蓝牙耳机并不困难。然而，并非每款耳机都适合户外或者运动场景下的使用&…
A.机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测
机器学习算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测
本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
1 逻决策树的介绍和应用
1.1 决策树的介绍
决策树是一种常见的分类模型，在金融风控…
机器学习 随机森林与集成模型 2022-01-10
人工智能基础总目录 随机森林-集成学习一、随机森林二、Ensemble learning三、boostingAdaptive boosting（可调节的）Gradient BoostingXgboost 和 LightBGM四、 代码实践4.1 决策树4.2 随机森林4.3 GBDT4.4 Bagging4.5 Boosting集成模型一、随机森林
决…
【算法】{画决策树 + dfs + 递归 + 回溯 + 剪枝} 解决排列、子集问题（C++）
文章目录 1. 前言2. 算法例题46.全排列78.子集 1. 前言
dfs问题 我们已经学过，对于排列、子集类的问题，一般可以想到暴力枚举，但此类问题用暴力解法 一般都会超时，时间开销过大。对于该种问题，重点在于尽可能详细的 画…
5x2cv配对t检验(5x2cv paired t test)
5x2cv配对t检验(5x2cv paired t test)
5x2cv配对t检验程序，用于比较两个模型的性能
from mlxtend.evaluate import paired_ttest_5x2cv
概述
5x2cv配对t检验(5x2cv paired t test)是一种比较两个模型（分类器或回归器）性能的程序ÿ…
python自带数据的模型合集
鸢尾花----聚类
Python鸢尾花数据集通常用于分类问题， 这些模型都可以通过Python中的Scikit-learn库进行实现。同时，也可以对这些模型进行参数调优以提高模型的准确性。 Logistic Regression（逻辑回归）： 逻辑回归是一…
【Python机器学习】决策树的优缺点
控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。
决策树的优点：
1、得到的模型很容易可视化
2、算法完全不受数据缩放的影响
决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。特别是特征的尺度完全不一样时或…
机器学习之决策树及随机森林
决策树
概念
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它是一种树状结构，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支代表一个决策规则，而每个叶节点表示一个输出标签或值。
构建决策树过程
构建决策树的过程通常涉及以下步骤： 数据准…
“上海设计100+”和“设享奖EDW”先后揭晓，深兰科技皆获大奖
国庆前夕，“上海设计100”和“设享奖EDW”两项产品设计大奖的获奖榜单先后揭晓，深兰科技出品的计算机视觉工业检测标准化设备-剑齿虎在两项大奖的评选中皆获大奖。
01上海设计100——2023世界设计之都大会 9月26日，由上海市人民政府主办&…
基于混沌集成决策树的电能质量复合扰动识别（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【算法与数据结构】——对抗搜索
文章目录对抗搜索最大最小搜索(MinMax搜索)minmax搜索评价Alpha-Beta剪枝搜索（Pruning Search）对抗搜索
对抗搜索也称为博弈搜索 在一个竞争的环境中，智能体（agents）之间通过竞争实现相反的利益，一方最大化…
决策树在sklearn中的实现
目录
一.模块sklearn.tree
二.建模基本流程
三.DecisionTreeClassifier重要参数
1.criterion
2.random_state & splitter
3.剪枝参数max_depth
4.剪枝参数min_samples_leaf & min_samples_split
5.max_features & min_impurity_decrease
6.class_weight …
SPSS统计作图教程：百分条图堆积条图
1、问题与数据
某研究者想看不同年龄分组人群（Age_cat）中不同程度的维生素D缺乏（VD）的百分构成比，部分数据如图1。研究者想以条图形式来展现，该如何操作呢？ 图1 部分数据
2. 具体操作…
七个常用的机器学习算法详解：决策树与随机森林的深入解析
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计和前端开发10年经验！希望我的分享能帮助到您！如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨！致敬感谢感恩！ 在机器学习中，决策树和随机森林是两个非常常用的算法。它们都属于监督学习的…
XGBoost和LightGBM时间序列预测对比
XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。 XGBoost和LightGBM简单对比
训练速度
LightGBM相较于xgboost在训练速度方面有明显的优势。这是因为Ligh…
机器学习中软投票和硬投票的不同含义和理解
分类问题：目标值是离散型的，比如男女，大小等 回归问题：目标值是连续的，在某一区间内任意取值，比如房价等 设置一个场景，比如对于今天音乐会韩红会出现的概率三个人三个观点 A：韩红出…
2023年数学建模随机森林：基于多个决策树的集成学习方法
2023年9月数学建模国赛期间提供ABCDE题思路加Matlab代码,专栏链接(赛前一个月恢复源码199,欢迎大家订阅):http://t.csdn.cn/Um9Zd
目录
目录
1. 什么是随机森林？
2. 随机森林的优缺点
3. 随机森林的构建过程
4. 特征选择
5. MATLAB实现随机森林
6. 数学建模…
决策树之scikit-learn
实例
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt# Load iris dataset
iris load_iris()
X, y iris.data, iris.target# Fit the classifier
clf tree.DecisionTreeClassifier()
clf clf.fit(X, y)# Plot the deci…
决策树 C4.5算法
C4.5算法
C4.5算法
C4.5 算法是 Ross 对ID3 算法的改进用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益而C4.5用的是信息增益率在决策树构造过程中进行剪枝对非离散数据也能处理能够对不完整数据进行处理
信息增益比（C4.5） g R ( D , A ) …
机器篇——决策树(六) 细说 评估指标的交叉验证
本小节，细说 评估指标的交叉验证。
三. 评估指标 3. 交叉验证(cross validation) (1). 概念 交叉验证(cross validation, cv) 主要用于模型训练或建模应用中，如分类预测、PCR、PLS 回归建模等。在给定的样本空间中，拿出大部分…
【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型
【MATLAB第72期】基于MATLAB的LightGbm(LGBM)梯度增强决策树多输入多输出回归预测模型
一、学习资料
(LGBM)是一种基于梯度增强决策树(GBDT)算法。 往期研究了多输入单输出回归预测方法，本次研究多输入多输出回归预测。 参考链接：
lightgbm原理参考链…
决策树--ID3算法
决策树–ID3算法
概念
（1）信息熵 E n t r o p y ( x ) − ∑ i N c l a s s P ( x i ) l o g 2 P ( x i ) Entropy(x) -\sum_{i}^{N_{class}}P(x_i)log_2 P(x_i) Entropy(x)−i∑NclassP(xi)log2P(xi)
假设只有2个类别（N2&…
决策树 基尼系数算法
CART算法
CART Classification and Regression Tree(CART) 是决策树的一种用基尼指数来选择属性 (分类) ，或用均方差来选择属性 (回归)顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树，也可以用于创建回归树，两者在构建的过程中稍有差异。…
联合分布，边缘分布，条件分布，互信息
注意：分布和概率有时候会混乱，有时候P(X)表示X的分布，有时候用F(X)，有时候用p(X)，具体的直接看作者说它是啥就是啥吧
分布函数
要求F(X)F(X)F(X)，实际上是FX(x)P{X<x}F_X(x)P\{X<x\}FX(x)P{X<…
Numpy 实现基尼指数算法的决策树
基尼系数实现决策树
基尼指数 Gini ( D ) 1 − ∑ k 1 K ( ∣ C k ∣ ∣ D ∣ ) 2 \operatorname{Gini}(D)1-\sum_{k1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2} Gini(D)1−k1∑K(∣D∣∣Ck∣)2
特征 A A A条件下集合 D D D的基尼指数： Gi…
【机器学习】决策树（实战）
决策树（实战） 目录一、准备工作（设置 jupyter notebook 中的字体大小样式等）二、树模型的可视化展示1、通过鸢尾花数据集构建一个决策树模型2、对决策树进行可视化展示的具体步骤3、概率估计三、决策边界展示四、决策树的正则化&a…
机器学习与模式识别作业----决策树属性划分计算
文章目录 1.决策树划分原理1.1.特征选择1--信息增益1.2.特征选择2--信息增益比1.3.特征选择3--基尼系数 2.决策树属性划分计算题2.1.信息增益计算2.2.1.属性1的信息增益计算2.2.2.属性2的信息增益计算2.2.3.属性信息增益比较 2.2.信息增益比计算2.3.基尼系数计算 1.决策树划分原…
16. 机器学习——决策树
机器学习面试题汇总与解析——决策树
本章讲解知识点 什么是决策树决策树原理决策树优缺点决策树的剪枝决策树的改进型本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了…
小白带你入门——sklearn实现决策树分类的步骤
这篇主要简单的介绍 sklearn中实现决策树要用到的一些参数知识，以及操作的大概框架，方便后面使用sklearn实现决策树分类。有需要的还可以看下我的这篇博客https://blog.csdn.net/weixin_42305378/article/details/106118209，里面是不使用skle…
![[学习笔记] [机器学习] 6. [上]决策树算法（熵Entropy、信息增益（率）、基尼值（指数）、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树）](https://img-blog.csdnimg.cn/30100d71aad648f691b0236dc779483b.png#pic_center)
[学习笔记] [机器学习] 6. [上]决策树算法（熵Entropy、信息增益（率）、基尼值（指数）、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树）
视频链接数据集下载地址：无需下载
学习目标：
掌握决策树实现过程知道信息熵的公式以及作用知道信息增益、信息增益率和基尼指数的作用知道id3、c4.5、cart算法的区别了解cart剪枝的作用知道特征提取的作用应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类
1…
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理
** 注：本博客为周志华老师《机器学习》读书笔记，博客以西瓜书为基础写成。 2019年4月13日更新：1、订正了大家评论中的一个笔误。2、增加测试样本中属…
Numpy 实现C4.5决策树
C4.5 信息增益比实现决策树
信息增益比 g R ( D , A ) g ( D , A ) H ( D ) g_{R}(D, A)\frac{g(D, A)}{H(D)} gR(D,A)H(D)g(D,A)
其中， g ( D , A ) g(D,A) g(D,A)是信息增益， H ( D ) H(D) H(D)是数据集 D D D的熵
代码实现
import numpy as …
leecode77——组合（回溯算法）
leecode77 组合问题 🔎1.回溯算法是什么？
其实回溯算法和我们常说的 DFS 算法非常类似，本质上就是一种暴力穷举算法。回溯算法和 DFS 算法的细微差别是：回溯算法是在遍历「树枝」，DFS 算法是在遍历「节点」。
解决回…
随机森林 2（决策树）
通过 随机森林 1 的介绍，相信大家对随机森林都有了一个初步的认知，知道了随机和森林分别指的是什么，以及决策树根据什么选择内部节点。本文将会从森林深入到树，去看一下决策树是如何构建的。网上很多文章都讲了决策树如何构建&…
【零基础学习（面试考点/竞赛不用）】GBDT Gradient-Boosting-Decision-Tree 梯度下降树
站主近期建立了一个自己的网站来发博文，文章已经搬运到了下面的地址：
GBDT Gradient-Boosting-Decision-Tree 梯度下降树
也欢迎大家给我的新网站投稿哈哈，什么主题都可以，可以阅读小站首页的公告。
公众号回复【下载】有精选的…
机器学习入门案例（3）之使用决策树预测是否适合打网球
大家好，我是邵奈一，一个不务正业的程序猿、正儿八经的斜杠青年。 1、世人称我为：被代码耽误的诗人、没天赋的书法家、五音不全的歌手、专业跑龙套演员、不合格的运动员… 2、这几年，我整理了很多IT技术相关的教程给大家࿰…
Python机器学习：决策树1
昨天学习了KNN，今天来看到决策树，这是一种常用的机器学习算法，回归和分类都可以使用，我看着书上的示例，感觉这个和switch或者连续的if、else条件这些控制流一样： 图1：简单决策树示例它其实是很朴…
决策树和期望货币价值
1、决策树和期望货币价值（决策树、表）---风险管理决策树分析是风险分析过程中的一项常用技术。某企业在项目风险分析过程中，采用了决策树分析方法，并计算出了EMV（期望货币值）。以下说法中，正确的…
决策树分类指标（信息增益ID3）
1.信息量熵不确定性
在决策树中熵代表不纯度，熵越高代表数据越不纯，熵更小，就更容易把数据更好的分开。
信息增益就是父节点的信息熵-子节点的信息熵
2.计算公式： 举例： 分类之前的整体熵： 按性别分类&a…
LESS模型与随机森林
模型学习
1 随机森林 https://blog.csdn.net/weixin_35770067/article/details/107346591? 森林就是建立了很多决策树，把很多决策树组合到一起就是森林。 这些决策树都是为了解决同一任务建立的，最终的目标也都是一致的，最后将其结果来平均…
如何衡量每个特征的重要度？
特征重要度是指在机器学习模型中，不同特征对模型预测结果的影响程度。在许多机器学习模型中，如决策树、随机森林、GBDT等，都有特征重要度的概念。
下面介绍一些常用的方法来衡量每个特征的重要度： Gini Importance：该方法适用于基于决策树的模型。Gini Importance是基于分…
详解二叉搜索树 --- key模型和key/value模型
🍀作者：阿润菜菜 📖专栏：数据结构 一、认识二叉搜索树的key模型和key/value模型
key的模型是指每个节点只有一个键值，用于确定节点在树中的位置。节点的键值必须满足二叉搜索树的性质，即左子节点的键值小于…
python机器学习决策树和SVM向量机算法实现红酒分类
1、红酒数据介绍
经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。
具体每个字段的含义如下： alcohol：酒精含量百分比 malic_acid：苹果酸含量&a…
巴尔加瓦算法图解：算法运用。
树
如果能将用户名插入到数组的正确位置就好了，这样就无需在插入后再排序。为此，有人设计了一种名为二叉查找树(binary search tree)的数据结构。
每个node的children 都不大于两个。对于其中的每个节点，左子节点的值都比它小，…
机器学习——决策树1（三种算法）
要开始了…内心还是有些复杂的 因为涉及到熵…单纯的熵，可以单纯 复杂的熵，如何能通俗理解呢… 我也没有底气，且写且思考吧 1. 决策树分类思想
首先，决策树的思想，有点儿像KNN里的KD树。
KNN里的KD树，是每…
葫芦书笔记----经典算法
经典算法
SVM
在空间中线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？
速记：不是
详细：一个简单的反例：设二维空间中只有两个样本点，每个点各属…
经典决策树CART、ID3与C4.5
经典决策树CART、ID3与C4.5 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录经典决策树CART、ID3与C4.5 -- 潘登同学的Machine Learning笔记决策树模型决策树的数学表达整体表达式迭代表达式决策树的分裂指标Gini 系数与CARTCART用于分类目标CART用于回归目标信息增益与ID3信息增益…
PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...
原文链接：http://tecdat.cn/?p24346 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 “用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客…
机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？
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种分类学习方法 目录
初识决策树
决策树原理
cart剪枝
特征提取
泰坦尼克号乘客生存预测(实操)
回归决策树 初识决策树
决策树是一种…
数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...
完整报告链接：http://tecdat.cn/?p28579 作者：Nuo Liu 数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷…
使用在线白板高效进行活动策划的详细流程，用对工具效率拉满！
如何使用在线白板进行活动策划？ 在线白板的优点是支持多人在线协作，实时保存和共享数据，还支持多种格式上传和讨论想法，轻松与其他团队协作工具集成。在实施活动策划的过程中，需要选择合适的在线白板工具，邀…
【人工智能Ⅰ】7-KNN 决策树
【人工智能Ⅰ】7-KNN & 决策树
7-1 KNN（K near neighbour）
思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似，若这k个样本大多数属于某类别，则该个样本也属于这类别
距离度量
样本相似性用欧氏距离定义 L p ( x i , x…
分类Classification：决策树Decision Tree
目录 分类的定义
决策树Decision Tree
混乱衡量指标Gini index
决策树的特点 分类的定义
分类：建立一个学习函数(分类模型)将每个属性集合（x1,x2,...xn）对应到一组已定义的类别y中。
分类结果的评估的四大指标：
Precision精…
朴素贝叶斯 Numpy实现高斯朴素贝叶斯
Numpy实现朴素贝叶斯
朴素贝叶斯 y arg max c k P ( Y c k ) ∏ j 1 n P ( X j x ( j ) Y c k ) y\arg \max _{c_{k}} P\left(Yc_{k}\right) \prod_{j1}^{n} P\left(X_{j}x^{(j)} Yc_{k}\right) yargckmaxP(Yck)j1∏nP(Xjx(j)Yck)
后验概率最大等价于…
机器学习与模式识别4：决策树
一、决策树简介
决策树(Decision Tree），又称判定树，是一个流程图形式的树结构，其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试，每个分支则对应了该测试的不同结果，每个叶结点代表某个类别或预测结果。从…
机器学习系列——（九）决策树
简介
决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。 原理
决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分…
sklearn - 决策树和随机森林
文章目录决策树回归模型决策树分类器可视化随机森林分类器特征重要性选择随机森林中的重要特征处理不均衡的分类控制决策树的规模通过 boosting 提高性能使用袋外误差（Out-of-bag Error）评估随机森林模型决策树回归模型 from sklearn import datasets
f…
Decision Tree决策树 ID3,C4.5,CART方法原理及伪代码
1. 算法原理
决策树：决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。通过这个模型，我们可…
机器学习模型——分类模型
文章目录 K近邻（KNN）KNN示例KNN距离计算KNN算法代码实现1. 引入依赖：2. 数据加载和预处理：3. 核心算法实现：4. 测试： 逻辑斯谛回归线性回归问题分类边界曲线——逻辑斯谛回归Sigmoid函数（压缩函…
python中实现随机森林_Python中的随机森林
python中实现随机森林Random forest is a highly versatile machine learning method with numerous applications ranging from marketing to healthcare and insurance. It can be used to model the impact of marketing on customer acquisition, retention, and churn or …
人工智能专栏第五讲——策略树
本篇文章我们将介绍机器学习中非常重要的一个概念——决策树，同时讲解其基本算法和特性，以及在实际应用中的一些注意事项。
1. 什么是决策树？
决策树是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它的基本思想是把输入数据分类或回归成离散或连续的输出值，构成一棵…
手写决策树算法——基于决策树的XX联盟游戏胜负预测
机器学习 基于决策树的 XX联盟游戏胜负预测 作者：李俊才 （jcLee95）：https://blog.csdn.net/qq_28550263?spm1001.2101.3001.5343
邮箱 ：291148484163.com 本文地址：https://blog.csdn.net/qq_28550263/ar…
机器学习决策树ID3算法
1、先去计算总的信息量 2、根据不同指标分别计算对应的信息增益 3、根据算出的信息增益来选择信息增益最大的作为根结点 4、天气中选择一个继续上述过程 5、决策树划分结束
决策树算法原理及案例
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树…
平衡二叉树（AV树） 插入和删除 （C语言实现）
文章目录平衡二叉树（Balanced Binary Tree）插入删除插入操作：删除操作：旋转操作：平衡二叉树的优点主要包括：平衡二叉树的缺点主要包括：平衡二叉树（Balanced Binary Tree）…
批量文件重命名：自定义重命名，让文件名称与文件夹名称一致
你是否曾经遇到过文件名与文件夹名称不一致的情况，导致文件管理混乱？现在，我们为你提供了一种简单而高效的方法，让你能够批量自定义重命名文件，使其与文件夹名称保持一致。
首先第一步，我们要进入文件批量…
机器学习期末复习 决策树ID3的计算与构建
ID3构建的流程就是参考书上的那个伪代码。 1） 开始：构建根节点，将所有训练数据都放在根节点，选择一个最优特征，按着这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类。 2…
机器学习——掌握决策树ID3算法的原理，通过增益熵实现手工推导的过程。
文章目录 决策树介绍优缺点ID3算法原理举例 决策树的构建1、特征选择（1）香农熵（2）信息增益 2、决策树的生成3、决策树的修剪 总结：参考文献 决策树
介绍
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。ID3是其中…
数据结构与算法之剪枝
剪枝是在模型训练过程中使用的一种策略，其主要目的是降低模型的过拟合和提高模型的泛化能力，也可以用来优化模型的复杂度和算法的效率。剪枝是一种常用的优化技术，适用于各种机器学习算法中。
本文将从剪枝的概念、类型和实现方式等方面对剪…
数据分析系列 之python中随机森林算法的应用
1 原理 1.1 随机森林算法：随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有…
【文本分类】基于三种分类器实现影评的情感分析（朴素贝叶斯，最大熵，决策树）
朴素贝叶斯（Nave Bayes）
属性独立性是Nave Bayes的前提也是关键思想：通俗地说，就是根据已有的数据集，得到先验概率和各种属性对于各种决策的条件概率（可以理解为每种属性对每种决策的影响的大小࿰…
机器学习——决策树、铁坦尼克号生存预测
#1、 获取数据 #2、 数据基本处理 #2．1、确定特征值，目标值 #2．2、缺失值处理 #2．3、数据划分 #3、 特征工程（字典特征抽取） #4、 机器学习（决策树） #5、模型评估 impor…
决策树ID3详解（西瓜案例）
一、决策树
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。一般情况下，回归方法可以转换为分类方法，因此，本文主要讨论用于分类的决策树。 首先如果是小白，推荐一个比较好的视频讲解，简单…
决策树的一些杂七杂八
ID3算法是决策树的一个经典的构造算法，在一段时期内曾是同类研究工作的比较对象，但通过近些年国内外学者的研究，ID3算法也暴露出一些问题，具体如下： (1)信息增益的计算依赖于特征数目较多的特征，而属性取值…
unity行为决策树实战详解
一、行为决策树的概念
行为决策树是一种用于游戏AI的决策模型，它将游戏AI的行为分解为一系列的决策节点，并通过节点之间的连接关系来描述游戏AI的行为逻辑。在行为决策树中，每个节点都代表一个行为或决策，例如移动、攻击、逃跑等…
机器学习中的决策树算法
介绍
决策树是一种常见的机器学习算法，属于监督学习。它借鉴了我们日常生活中采取决定的方法。每一个决定都会导向一个新的局面，这种情境可以被模拟成树的结构，因此被称为决策树。
基本原理
决策树方法将一个复杂的决策过程简化为一系列二…
动态规划算法 决策树（ID3 C4.5）
动态规划算法(Dynamical Programming, DP)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.zh 一句话：从分硬币说起，前者（前一状态）为后者（后一状态）铺路，掌握状态与状态转移函数。 …
99%的Python用户都不知道的f-string隐秘技巧
f-string想必很多Python用户都基础性的使用过，作为Python3.6版本开始引入的特性，通过它我们可以更加方便地向字符串中嵌入自定义内容，但f-string真正蕴含的功能远比大多数用户知道的要丰富，今天我们就来一起get它们~
「最基础用法…
基于决策树实现葡萄酒分类
基于决策树实现葡萄酒分类
将葡萄酒数据集拆分成训练集和测试集，搭建tree_1和tree_2两个决策树模型，tree_1使用信息增益作为特征选择指标，B树使用基尼指数作为特征选择指标，各自对训练集进行训练，然后分别对训练集和测…
10. BI - 决策树的使用及可视化
本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 10 篇」 文章目录 可视化探索决策树原理决策树算法决策树可视化泰坦尼克海难数据 Hi，你好。我是茶桁。 上一节课，咱们了解了图形的具体绘制方法，接下来咱们还要看看除了图形绘制之外，还有哪些…
玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法
前言
分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。 分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。聚类算法则是在没有任何类别标签的情况下，通过分析数据点之间的相似性…
两个五层决策树和一个十层决策树的区别
随机森林的弹性: 随机森林中的多个决策树是相互独立构建的，因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。 过拟合风险: 十层决策树可能更容易过拟合训练数据，尤其是在数…
决策树 ID3 手工推导
掌握决策树ID3算法的原理，通过增益熵实现手工推导的过程。 参考案例：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_2_decision_tree_1.html 机器学习实战教程(二)：决策树基础篇之让我们从相亲说起 决策树 ID3 手工推导 决策树 ID3 简介 ID3作为一种…
决策树（中）：数据挖掘十大算法之一
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者：秋无之地 🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据…
ECRS工时分析软件：实现生产流程持续改善与优化的关键工具
在制造业中，生产流程的持续改善和优化是提高效率、降低成本并保持竞争力的关键。ECRS工时分析软件作为一种基于工业工程理论的软件工具，通过提供系统化的方法，帮助企业识别并消除生产过程中的浪费和低效环节，从而实现生产流程的持…
基于 ResNet50和 SVM + 决策树的人脸口罩检测
欢迎收看，这篇文章是关于我如何使用 ResNet50作为特征提取器来构建掩码检测，然后使用支持向量机(SVM) 决策树和叠加集成方法作为分类器的一个快速解释。
为了向研究人员致敬，这个应用程序是基于研究论文，题目是“在2019冠状病毒…
sklearn实现决策树对乳腺癌的分类诊断（下）
前面我们做的关于决策树的代码实现是对一个数据集进行划分为训练集和测试集，这篇使用的训练集和测试集是已经帮你划分好的存放在二个文件里的。
这里我们使用的训练集和测试集都是关于乳腺癌的数据集，但是和前面我们使用的乳腺癌数据集有点不一样&#…
CART 算法——决策树
目录
1.CART的生成：
（1）回归树的生成
（2）分类树的生成
①基尼指数
②算法步骤
2.CART剪枝：
（1）损失函数
（2）算法步骤： CART是英文“class…
回顾分类决策树相关知识并利用python实现
大家好，我是带我去滑雪！ 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，呈树形结构，在分类问题中，表示预计特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为…
17- 梯度提升回归树GBDT (集成算法) (算法)
梯度提升回归树:
梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。在该模型中，有三个重要参数分别为 n_…
leetcode316. 去除重复字母(单调栈 - java)
去除重复字母 题目描述单调栈代码演示进阶优化 上期经典 题目描述 难度 - 中等 leetcode316. 去除重复字母 给你一个字符串 s ，请你去除字符串中重复的字母，使得每个字母只出现一次。需保证 返回结果的字典序最小（要求不能打乱其他字符的相对…
【机器学习】决策树-ID3算法
1.ID3算法 ID3算法利用信息增益进行特征的选择进行树的构建。信息熵的取值范围为0~1，值越大，越不纯，相反值越小，代表集合纯度越高。信息增益反映的是给定条件后不确定性减少的程度。每一次对决策树进行分叉选取属性的时候&#x…
python简介_Python合奏简介
python简介有效地在Python中堆叠模型 (Stacking models in Python efficiently) Ensembles have rapidly become one of the hottest and most popular methods in applied machine learning. Virtually every winning Kaggle solution features them, and many data science p…
ID3算法 决策树学习 Python实现
算法流程
输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。 输出：决策树。 过程：每次选择信息增益…
金融机器学习方法：决策树与随机森林
目录
1.决策树
1.1 什么是决策树？
1.2 决策树的优点与缺点
2.随机森林
2.1 什么是随机森林？
2.2 随机森林的优点与缺点
3.决策树与随机森林的联系与区别
4.案例分析
4.1 使用决策树和随机森林预测
4.2绘制ROC曲线 决策树和随机森林都是监督学…
算法岗面试题：模型的bias和variance是什么？用随机森林举例
校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。
基本概念
说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。 Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是…
决策树-信息熵、ID3、C4.5算法介绍
决策树 例子 熵 ID3算法
信息增益：表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度 选择根节点（数字最大的那个，这里是age） 连续变量处理
可以对数据进行分割，然后计算分割点信息增益
C4.5算法
【介绍】有哪些决策树
目录
0. 前言-决策树介绍
一、决策树有哪些
二、各种决策树详细解释
2.1 ID3决策树
2.2 C4.5决策树
2.3 C5.0决策树
2.4 CART分类树
2.5 CART回归树 本文部分图文借鉴自《老饼讲解-机器学习》 0. 前言-决策树介绍
决策树（Decision Tree）是一种常…
C2-4.3.1 多个决策树——随机森林
C2-4.3.1 多个决策树——随机森林
参考链接
1、为什么要使用多个决策树——随机森林？
决策树的缺点：
A small change in the data can cause a large change in the structure of the decision tree causing instability
即：对数据集 中…
机器学习之决策树原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）
目录1. 决策树原理1.1. 特性1.2. 思路1.3. 概念决策树概念信息论2. 公式推导2.1. 构造决策树2.1.1. ID3理论示例缺点2.1.2. C4.5理论示例缺点2.1.3. CART示例对比分析2.2. 剪枝3. 实例3.1. 数据集3.2. ID33.3. C4.53.4. CART3.5. sklearn实现4. 几个注意点(面试问题)5. 运行&am…
决策树、随机森林、极端随机树（ERT）
声明：本文仅为个人学习记录所用，参考较多，如有侵权，联系删除
决策树
通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿&#x…
Python机器学习：决策树2
昨天主要就是对决策树和信息增益进行了了解，今天继续来看：
信息增益比：是信息增益与数据集再属性上的分布的熵的比值： 如果一个属性的可能值数目多，那么使用信息增益进行特征选择的时候会获得跟大的收益，用…
两个决策树例题经典案例-代码示例
以下是两个经典的决策树案例：
餐厅顾客流失预测：
假设你是一家餐厅的经理，想要预测哪些客户可能会流失，以便你可以采取措施来留住他们。为了解决这个问题，你可以使用决策树来构建一个分类模型。
在这个案例中&#x…
TensorFlow 决策森林详细介绍和使用说明
使用TensorFlow训练、调优、评估、解释和部署基于树的模型的完整教程
两年前TensorFlow (TF)团队开源了一个库来训练基于树的模型，称为TensorFlow决策森林(TFDF)。经过了2年的测试，他们在上个月终于宣布这个包已经准备好发布了，也就是说我们…
机器学习决策树、回归树 sklearn-day1
#文章很多内容来自菜菜老师的课件。仅做笔记一、决策树
1、模块 2、sklearn基本建模流程
#分类树对应的代码
from sklearn import tree #导入需要的模块
clf tree.DecisionTreeClassifier() #实例化
clf clf.fit(X_train,y_train) #用训练集数据训练模型
result clf…
XGBoost算法原理与实战
XGBoost算法原理与实战 前言一、XGBoost算法原理1.1 GBDT回顾1.2 XGBoost的改进 二、XGBoost实战2.1 安装XGBoost2.2 数据准备2.3 训练XGBoost模型2.4 模型评估与调参 前言
XGBoost全名叫做eXtreme Gradient Boosting，是一种基于GBDT的高效、灵活、可扩展的梯度提升…
机器学习 - 决策树
决策树是一种流程图，可以帮助我们根据以前的经验进行决策
比如，一个人将尝试决定他/她是否应该参加喜剧节目
下面是要用到的数据集
AgeExperienceRankNationalityGo36109UKNO42124USANO2346NNO5244USANO43218USAYES
读取并打印数据集
import pandas…
大数据分析案例-基于决策树算法构建世界杯比赛预测模型
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
最全详细图解 策树原理（上）
决策树
1.定义：
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…
树——“数据结构与算法”
各位CSDN的uu们好久不见呀，好久没有更新我的数据结构与算法专栏啦，现在，我要开始重拾丢下的知识啦，这次，小雅兰要给uu们介绍一个全新的数据结构，下面，就让我们进入树的世界吧！&#…
决策树(Decision Tree)
文章目录 1. 决策树简介2. 决策树原理2.1 引例2.2 生成算法2.2.1 ID3（信息增益）2.2.2 C4.5（信息增益率）2.2.3 CART（基尼指数） 2.3 三种算法的对比2.4 剪枝处理2.4.1 预剪枝2.4.2 后剪枝 3. 决策树特点4. 决…
《机器学习公式推导与代码实现》chapter12-XGBoost
《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。
XGBoost
从算法精度、速度和泛化能力等性能指标来看GBDT，仍然有较大的优化空间。XGBoost是一种基于GBDT的顶级梯度提升模型。相较于…
python 机器学习——特征筛选实现
特征筛选实现1、特征筛选2、特征筛选具体案例操作参考文献：1、特征筛选
（1）含义
特征筛选/选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择( Attribute Selection )。是指从已有的 M …
leetcode111. 二叉树的最小深度(java)
二叉树的最小深度 leetcode111. 二叉树的最小深度题目描述 DFS 深度优先遍历解题思路代码演示 BFS 广度优先遍历解题思路代码演示 往期经典 leetcode111. 二叉树的最小深度 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode.cn/problem…
大数据分析案例-基于LightGBM算法构建航空公司满意度预测模型
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
机器学习——决策树算法
一、实验目的
掌握如何实现决策树算法，用并决策树算法完成预测。
二、实验内容
本次实验任务我们使用贷款申请样本数据表，该数据表中每列数据分别代表ID、年龄、高薪、有房、信贷情况、类别，我们根据如下数据生成决策树，使用代…
xgboost理论分析
本文CSDN
陈天奇PPT
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
刘建平： XGBoost算法原理小结
xgboost 实战以及源代码分析
Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost with codes in Python
Introduction to Boosted Trees
Can Gradient Boosting Lear…
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化...
全文链接：https://tecdat.cn/?p33609 Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，…
机器学习算法（4）—— 决策树算法
决策树算法1 决策树介绍2 信息熵3 决策树划分依据3.1 信息增益3.2 信息增益率3.3 基尼指数3.4 小结4. cart 剪枝4.1 为何要 cart 剪枝4.2 常用的剪枝方法5. 特征工程—特征提取5.1 字典特征提取5.2 文本特征提取6. 决策树的使用6.1 决策树 api 介绍6.2 案例：泰坦尼克…
决策树分裂到底是什么，看了这篇就明白了
在实际生活中，树的类比如影随形。事实证明，树形结构对于 机器学习 领域同样有着广泛的影响，特别是对 分类 和 回归 两大任务来说。
在决策分析中，决策树可以非常清晰地呈现决策的过程和结果。“树”如其名，决策树所用…
以决策树(Decision Tree)作为入门
UoA FML Week2 Decision Tree定义 Machine LearningDecision TreeMake sense （建立概念）A simple decision tree creation algorithm （一个简单的决策树算法）Fundamental algorithm of decision tree learning （决策树…
lightgbm使用手册——参数篇
记录一下lgb的参数
有缺失再补充
LGB（LightGBM）是一种高效、分布式的梯度提升树算法，具有训练速度快、内存占用少等优点。在使用LGB时，可以设置一些参数来优化模型的性能。
一些常用的LGB参数包括：
1.boosting_typ…
XGBoost常见面试题总结
算法工程师常见面试问题总结之XGBoost常见面试题总结 1.简单介绍下XGBoost算法？ 答： 首先需要说一说GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树…
机器学习—决策树原理（python代码实现）
首先，决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，在这里主要讨论用于分类的决策树。决策树的学习通常包含三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝。
优点：计算复杂度不…
极简sklearn-使用决策树预测泰坦尼克号幸存者
泰坦尼克号幸存者数据集是kaggle竞赛中入门级的数据集，今天我们就来用决策树来预测下哪些人会成为幸存者。
数据集下载地址: https://download.csdn.net/download/ting4937/87630361 数据集中包含两个csv文件，data为训练用数据,test为测试集。
探索数据…
LightGBM面试题
1.偏差 vs 方差? 偏差是指由有所采样得到的大小为m的训练数据集，训练出的所有模型的输出的平均值和真实模型输出之间的偏差。 通常是由对学习算法做了错误的假设导致的描述模型输出结果的期望与样本真实结果的差距。分类器表达能力有限导致的系统性错误，…
学习数据挖掘决策树ID3算法
一个月前的C语言程序设计课上学习了决策树ID3算法 然后自己用了两个多星期的时间开始用C语言实现，结果由于过程太过于复杂，写出来的东西就跟屎一样。 可能是自己对于这个算法理解的不够深刻，或者是在设计的时候没有构思好。 所以决定在这里写…
机器学习 | 分类问题
目录
一、K近邻算法
二、决策树
1.一些原理介绍
2.决策树案例与实践
三、距离 一、K近邻算法
我们引入accuracy_score，利用score()的方法评估准确性。k近邻算法中的k是一个超参数，需要事先进行定义。
k值得选取经验做法是一般低于训练样本得平方根…
决策树 ID3 算法
ID3 算法
ID3 算法
ID3 算法最早是由罗斯昆 (J.Ross Quinlan) 于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。ID3 算法是以信息论为基础，以信息增益为衡量标准…
机器学习总结一：Bagging之决策树、随机森林原理与案例
机器学习算法总结
一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例
二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例
三、SVM原理推导与案例
四、逻辑回归与反欺诈检测案例
五、聚类之K-means 一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例
1. 决策树
1.1 简介
决策树(Decision Tree)是一…
高等数学：线性代数-第三章
文章目录 第3章 矩阵的初等变换与线性方程组3.1 矩阵的初等变换3.2 矩阵的秩3.3 方程组的解 第3章 矩阵的初等变换与线性方程组
3.1 矩阵的初等变换
矩阵的初等变换 下面三种变换称为矩阵的初等变换
对换两行（列），记作 r i ↔ r j ( c i …
机器学习理论知识部分——朴素贝叶斯
系列文章专栏以及精选文章
机器学习以及matlab和数据分析
机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法_
机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法
文章目录
问题一、朴素贝叶斯是基于特征独立性假…
No.046＜软考＞《（高项）备考大全》【专项2】《案例分析 - 计算题（上）》
《（高项）备考大全》【专项2】《案例分析 - 计算题》 1 题型全部概况2 时间管理2.1 关键路径法 CMP2.1.1 原理2.1.2 关键路径的基本问题2.1.3 题目7、题目6 - 正推、反推8、题目7 2.2 PERT（计划评审技术）2.3 活动排序网络图 3 成本…
机器学习-基于决策树的分类与预测
一、原理
1.决策树（decision tree）：本质上是一种通过一系列规则对数据进行分类的分类模型，采用树行（如二叉树…）结构，使用层层推理（基于if-then-else的监督学习算法）来来…
CART决策树以及sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()使用
一、CART树分类
1、CART分类树的构建 利用基尼指数作为划分标准，通过样本中的特征，对样本进行划分，直到所有叶结点中的所有样本都是同一类为止，构建过程如下： （1）遍历属性和该属性可能的切…
4.Spark ML学习笔记—Spark ML决策树 (应用案例)、随机森林、GBDT算法、ML 树模型参数详解 (本篇概念多)
本文目录如下：第4章 Spark ML决策树、随机森林、GBDT算法4.1 Spark ML决策树4.1.1 决策树定义4.1.2 决策树学习过程4.1.3 特征选择4.1.3.1 特征选择: 熵4.1.3.2 特征选择: 基尼4.1.3.3 特征选择: 方差4.1.4 生成决策树的方法: ID3算法4.1.5 使用决策树算法建立一个可…
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法
决策树（decision tree）（一）——构造决策树方法 说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节，但博客中仍…
机器学习之分类决策树与回归决策树—基于python实现
大家好，我是带我去滑雪！ 本期为大家介绍决策树算法，它一种基学习器，广泛应用于集成学习，用于大幅度提高模型的预测准确率。决策树在分区域时，会考虑特征向量对响应变量的影响，且每次仅使用一个分…
No.046＜软考＞《（高项）备考大全》【专项2】《案例分析 - 计算题（1）》
《（高项）备考大全》【专项2】《案例分析 - 计算题》 1 题型全部概况2 时间管理2.1 关键路径法 CMP2.1.1 原理2.1.2 关键路径的基本问题2.1.3 题目7、题目6 - 正推、反推8、题目7 2.2 PERT（计划评审技术）2.3 活动排序网络图 3 成本…
头歌机器学习---决策树
第1关：什么是决策树： 如何构造出一棵好的决策树呢？其实构造决策树时会遵循一个指标，有的是按照信息增益来构建，如ID3算法；有的是信息增益率来构建，如C4.5算法；有的是按照基尼系数来构…
ML：机器学习中启发式策略的简介、规则学习中的启发式和决策树中的启发式的联系和区别之详细攻略
ML：机器学习中启发式策略的简介、规则学习中的启发式和决策树中的启发式的联系和区别之详细攻略 目录
机器学习中启发式策略的简介
规则学习中的启发式和决策树中的启发式有什么区别？ 机器学习中启发式策略的简介 简介 启发式是一种用于指导算法设计和…
决策树及对优惠券使用进行预测案例 2021-10-01
人工智能基础总目录 决策树一、介绍决策树分类的两个步骤二、决策树的主要优点缺点三、 信息增益1 Entropy 熵3.3 Loss 函数算法流程算法优缺点四、 如何对决策树进行剪枝？预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(post- pruning)1 预剪枝2 后剪枝五、 代码实现六、知识点总结6…
机器学习(十八)：Bagging和随机森林
全文共10000余字，预计阅读时间约30~40分钟 | 满满干货(附数据及代码)，建议收藏！
本文目标：理解什么是集成学习，明确Bagging算法的过程，熟悉随机森林算法的原理及其在Sklearn中的各参数定义和使用方法 代码…
机器学习（5）：提升算法（boosting algorithm）
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来，欢迎大家关注我的 个人博客，以及我的github。
本文将讲解有关提升算法的知识，主要包括提升算法的基本思想，以及几个具体的提升算法——AdaBoost算法、梯度提升决策树。…
信息熵,信息增益,增益率的理解
西瓜数据集D如下:
编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘是8乌黑稍蜷浊响清晰…
03.有监督算法——决策树
1.决策树算法
决策树算法可以做分类，也可以做回归
决策树的训练与测试：
训练阶段：从给定的训练集构造出一棵树（从根节点开始选择特征，如何进行特征切分）
测试阶段：根据构造出来的树模型从上…
第二章：25+ Python 数据操作教程（第十四节NUMPY 教程与练习）
NumPy（“Numerical Python”或“Numeric Python”的缩写）是 Python 中对数组和矩阵进行快速数学计算的最基本的软件包之一。在处理多维数据时它也非常有用。集成C、C++和FORTRAN工具是一件幸事。它还提供了许多傅里叶变换 (FT) 和线性代数函数。 为什么使用 NumPy 而不是列…
Python集成学习算法教程
Python
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成…
C++解析决策树PMML文档
PMML三问
PMML是什么？
预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,PMML)是一种可以呈现预测分析模型的事实标准语言。
PMML价值是什么
实现模型的跨语言部署。举个例子，模型是用python训练但是希望部署到JAVA或者C环境中，解决方…
机器学习算法-决策树生成算法ID3和C4.5
本文转自： 整理–决策树算法：ID3和C4.5； ID3&C4.5的区别； ID3和C4.5是决策树算法中最经典的两种算法，下面将对两种算法分别介绍，在对两种方法进行比较。 一、 ID3算法
1.1 ID3基本概念： …
5003笔记 Statistic Chapter9-Tree and Ensemble methods
R1,R2,R3就是leaf node页节点。internal node内节点，就是判断的条件。 决策树的评价指标是RSS，对于决策树来说，我们如何找他的预测值呢？对于回归树而言，我们会通过recursive binary splitting和greedy algorithm 树…
关于credal set和credal decision tree的一点思考（其实就是论文笔记）
阅读Abelln老师的Credal-C4.5时，发现好难。。。然后又额外补充了一些论文，终于稍微懂一点点了，所以记录如下。
credal set在DS theory的定义如下 [1]： 这句话的意思是（证据理论中的）credal set是一个概率…
leetcode 589. N 叉树的前序遍历(java)
N 叉树的前序遍历 题目描述前序遍历后序遍历 题目描述 难度 - 简单 LC - 589.N叉树的前序遍历 给定一个 n 叉树的根节点 root ，返回 其节点值的 前序遍历 。 n 叉树 在输入中按层序遍历进行序列化表示，每组子节点由空值 null 分隔（请参见示例…
决策树、随机森林、GBDT、XGBoost
文章目录
1. 引入 1.1 决策树1.2 随机森林1.3 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树1.4 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升2. 代码实现 2.1 决策树&随机森林&GBDT&XGBoost 2.1.1 分类2.1.2 回归2.1.3 显示模…
GBDT梯度提升决策树
1.介绍
G：梯度
B：Boosting
D：Decision
T：Tree
GDBT不管是做回归还是分类base model都是用的回归树，因为boosting做的使所有的小树加和，如果是分类树，那么概率或者类别号相加都没有意义。 如…
精选博客系列｜将基于决策树的Ensemble方法用于边缘计算
在即将到来的边缘计算时代，越来越需要边缘设备执行本地快速训练和分类的能力。事实上，无论是手机上的健康应用程序、冰箱上的传感器还是扫地机器人上的摄像头，由于许多原因，例如需要快速响应时间、增强安全性、数据隐私࿰…
【机器学习算法复现】决策树，树形结构解决属性选择问题，一种可回归可分类的有监督学习算法
决策树 决策树学习使用决策树（作为预测模型）从关于项目（在分支中表示）的观察到关于项目的目标值（在叶子中表示）的结论。它是统计，数据挖掘和机器学习中使用的预测建模方法之一。目标变量可以采用…
生成决策树所需要的分裂指标（基尼系数）
1.基尼系数：
最大为1，最小为0。越接近于0代表收入越平等，越接近于1代表收入越悬殊。
那么在决策树分类中，Gini系数越小，数据集合大小越平等，代表集合数据越纯。
我们可以在分类前计算一下Gini系数&#…
何时在机器学习中使用决策树与随机森林
复杂算法的发展完全改变了数据处理和选择的方式。面对如此多的在线数据，高效的解释和决策工具变得至关重要。但是，选择最佳选项可能很困难，因为可以访问很多选项。本博客将介绍决策树和随机森林算法背后的思想，并比较两者。我们还…
Decision Tree (Classification Regression Algorithms)
Decision Tree
决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构的分类与回归方法。
在分类问题中，决策树的每个叶子节点代表一种分类结果，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值…
【小白学AI】随机森林 全解 （从bagging到variance）
文章转自公众号【机器学习炼丹术】，关注回复“炼丹”即可获得海量免费学习资料哦！ 文章目录1 随机森林2 bagging3 神秘的63.2%4 随机森林 vs bagging5 投票策略6 随机森林的特点6.1 优点6.2 bias 与 variance6.3 随机森林降低偏差证明为什么现在还要学习…
常见4种风险定量分析法
常见的风险定量分析方法主要有： 一、 敏感性分析法 用于确定哪些风险对项目影响最大，将其它不确定因素固定在基准值，再考察某个因素的变化会对目标产生多大的影响。 在这一分析中，检查每一个项目成分的不确定性对所检查项目目标的…
决策树及决策树的划分依据（ID3、C4.5、CART）
一、决策树是什么？
决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一种自上而下的递归分割方法，通过对特征空间的递归划分来构建一个树形模型，用于进行预测和决策。在决策树中，每个内部节点表…
随机森林（Random Forest）原理解析：从集成学习到决策树集合
目录 1. 集成学习2. 决策树集合3. 随机森林的预测4. 随机森林优缺点5. 随机森林代码实例 随机森林是一种强大且常用的机器学习算法，它通过集成学习的思想将多个决策树组合成一个强大的分类或回归模型。本文将详细解析随机森林的原理，从集成学习到决策树集…
机器学习（三） --- DT（Decision Tree）
文章目录Decision TreeIntroductionConstructing Decision TreesexamplePruning决策树、随机森林和Gradient BoostingReference：Decision Tree
本文并不是给零基础的人看的哈，看之前需要了解一下啥是决策树。
Introduction
决策树是一种根据给定数据集…
Java解析pmml格式机器学习模型
背景 在实际工程项目中，我们训练和迭代模型一般使用Python，因此它提供了强大的算法包和非常方便的数据处理工具，所以能够快速试验。但是，算法模型部署成服务，Java语言和其相应的框架就显得优势明显了。为了更好地结合P…
【机器学习教程】四、随机森林：从论文到实践
引言
随机森林（Random Forest）是机器学习领域中一种强大的集成学习算法。它的优秀性能和广泛应用使得它成为了机器学习领域的一个重要里程碑。本文将从算法的发展历程、重要论文、原理以及实际应用等方面详细介绍随机森林，并提供一个复杂的实战案例。
算法发展和重要论文 …
机器学习入门（第五天）——决策树（每次选一边）
Decision tree
知识树
Knowledge tree 一个小故事
A story
挑苹果： 根据这些特征，如颜色是否是红色、硬度是否是硬、香味是否是香，如果全部满足绝对是好苹果，或者红色硬但是无味也是好苹果，从上图可以看出来&#…
数学建模-基于BL回归模型和决策树模型对早产危险因素的探究和预测
整体求解过程概述(摘要) 近年来，全球早产率总体呈上升趋势，在我国，早产儿以每年 20 万的数目逐年递增，目前早产已经成为重大的公共卫生问题之一。据研究,早产是威胁胎儿及新生儿健康的重要因素，可能会造成死亡或智力体…
分类算法初探—决策树
引言 最近在学习机器学习的一些经典算法，在学习到分类算法时想着写一些博客备忘。于是就有了这篇博文。 分类与聚类 在讲具体的分类算法之前，讲一下什么是分类，什么是聚类。 分类通俗的意思就是将某个样本归属到哪一类别下。聚类的意思就…
决策树建树及参数调优策略实战
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
#引入数据
from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing fetch_california_housing() print(housing.DESCR)
#导入sklearn 建树包 fit(x,y) x:训练样本 …
机器学习之有监督学习：分类
前置准备
详情请见我的上一篇博客
基本分类模型
K近邻分类器(KNN) 主要参数： 使用方法：
决策树 主要参数： 使用方法：
朴素贝叶斯 主要参数： 使用方法：
人体运动状态信息评级
实现机理
注…
![[Machine Learning] decision tree 决策树](https://img-blog.csdnimg.cn/d0cc975332dd4992825ed3a0835a8b31.png)
[Machine Learning] decision tree 决策树
（为了节约时间，后面关于机器学习和有关内容哦就是用中文进行书写了，如果有需要的话，我在目前手头项目交工以后，用英文重写一遍）
（祝，本文同时用于比赛学习笔记和机器学习基础课程&a…
opencv进阶19-基于opencv 决策树cv::ml::DTrees 实现demo示例
opencv 中创建决策树
cv::ml::DTrees类表示单个决策树或决策树集合，它是RTrees和 Boost的基类。
CART是二叉树，可用于分类或回归。对于分类，每个叶子节点都 标有类标签，多个叶子节点可能具有相同的标签。对于回归，每…
机器学习入门教学——决策树
1、简介
决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。决策树算法属于监督学习方法。决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下来构建决策树。 贪心算法：在每一步选择…
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...
全文链接:http://tecdat.cn/?p27384 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量…
第73步 时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-1（以决策树回归为例）
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
上一期，我们讲了单步滚动预测，一次只预测一个值。
既然有单步，有没有多步呢？那肯定有，这一期来介绍多步滚动预测。
然而，多步滚动模型也可以有不同的步骤&#x…
机器学习第八课--决策树
举个例子，“明天如果下雨我就不出门了。” 在这里我们用了一个决策条件:是否下雨，然后基于这个条件会有不同的结果:出门和不出门。 这就是一个经典的决策树! 决策树的核心组成部分---节点 边 最后的结论就是第一个决策树要优于第二个决策树，…
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化...
全文链接:https://tecdat.cn/?p33760 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可…
【数据挖掘】数据挖掘、关联分析、分类预测、决策树、聚类、类神经网络与罗吉斯回归
目录 一、简介二、关于数据挖掘的经典故事和案例2.1 正在影响中国管理的10大技术2.2 从数字中能够得到什么？2.3 一个网络流传的笑话(转述)2.4 啤酒与尿布2.5 网上书店关联销售的案例2.6 数据挖掘在企业中的应用2.7 交叉销售 三、数据挖掘入门3.1 什么激发了数据挖掘…
Java数据结构之第二十章、手撕平衡AVL树
目录 一、二叉平衡树
1.1二叉搜索树回顾以及性能分析
1.1.1二叉搜索树的概念
1.2二叉搜索树的查找
1.3二叉树查询性能分析
二、AVL树
2.1AVL树的概念
2.2AVL树节点的定义
2.3AVL树的插入
2.4AVL树的旋转
2.4.1新节点插入较高左子树的左侧---右单旋
2.4.2新节点插入较…
35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林
文章目录 分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率 接口介绍其他的补充 朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨 决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数 剪枝api介绍 随机森林------集成学习初识基本使用api介绍 分类模型的评估…
机器学习-离散型决策树
类别：机器学习个人学习笔记 参考书籍：《机器学习实战》、统计学习、西瓜书 任务： 1.针对西瓜数据集，通过信息增益，信息增益率和Gini指数分别得到决策树的根节点。
2.补充上述代码（或自行完成代码编写&…
![PMP项目管理-[第十一章]风险管理](https://img-blog.csdnimg.cn/a4b3f502a3554c43a0c8d9e75547dd19.png)
PMP项目管理-[第十一章]风险管理
风险管理知识体系： 规划风险管理： 识别风险： 实施定性风险分析： 实施定量风险分析： 监督风险： 11.1 风险 定义：是一种不确定的事件或条件，一旦发生，就会对一个或多个项目…
机器学习-连续型分类树
类别：个人机器学习笔记（数学推导见上传的手写PDF） 书籍参考：《机器学习实战》、《统计学习》、《机器学习》 任务：结合离散决策树的判别准则和连续型决策树的特征选取方法，生成下面数据的连续型分类树
#调…
XGBoost超参数调优指南
本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。 对于XGBoost来说，默认的超参数是可以正常运行的，但是如果你想获得最佳的效果，那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的…
优化伊通河漂流旅行方案的模型——JLU数学学院2020级数学模型期末大作业
文章目录 题目描述背景介绍模型假设问题一的模型决策树模型游客安全最大化与旅行次数最大化模型统筹考虑游客安全与旅行次数的模型模型对比 第二问的模型每天下水的脚踏游船与电动游船的比率的敏感性分析全是电动游船的情形全是脚踏游船的情形每天下水的脚踏游船与电动游船成比…
90 后学霸博士 8 年进击战：用机器学习为化工研究叠 BUFF
本文首发自微信公众号：HyperAI超神经 内容一览：ScienceAI 作为近两年的技术热点，引起了业界广泛关注和讨论。本文将围绕 ScienceAdvances 的一篇论文，介绍如何利用机器学习，对燃煤电厂的胺排放量进行预测。 关键词&…
Scratch 详解 之 线性→代数之——求两线段交点坐标
可能有人要问：求交点坐标有什么用呢？而且为啥要用线代来求？直线方程不行吗？？？ 这个问题，我只能说，直线方程计算的次数过多了，而且动不动就要考虑线的方向，90的…
opencv进阶18-基于opencv 决策树导论
1. 什么是决策树？ 决策树是最早的机器学习算法之一，起源于对人类某些决策过程 的模仿，属于监督学习算法。 决策树的优点是易于理解，有些决策树既可以做分类，也可以做回归。在排名前十的数据挖掘算法中有两种是决策树[1…
机器学习实战：决策树--ID3算法实现
一、决策树概念：本质是一棵树
结构分：【叶子节点（预测结果）】 和 【非叶子节点：内部节点（划分属性----特征）】
可以看做一个if-then规则的集合。我们从决策树的根结点到每一个都叶结点构建一条…
随机森林RF原理总结
在集成学习原理中知道，集成学习分为两部分Bagging和Boosting。随机森林RF作为Bagging方法的典型例子，以其并行训练的优点在如今处理数据问题上广受欢迎。随机森林，顾名思义，是有多棵树组成的森林，故RF的弱学习器都是决…
Day_61-62 决策树
目录 Day_61-62决策树(准备工作)
一. 算法的基本概念 1. 决策树的定义 2. 如何构建决策树？ 2.1 熵 2.2 信息增益原则 2.3 计算步骤 二. 示例演示 1. 第一次节点决策分类： 2. 后续节点的决策分类 3. 决策分类的结束条件 三. 代码实现 1. 主函数 2. 两个构…
机器学习 day39（决策树和神经网络的比较）
单个决策树、决策树集合的优缺点
适用于表格数据（结构化数据）。例如在房屋预测中，我们有房屋大小、卧室数量、楼层数量、房屋年龄等数据，这些数据可以存储在表格中，不论是连续的还是离散的都可以不适用于非结构化数据…
sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树
sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树
sklearn中决策树的类都在”tree“这个模块之下。
tree.DecisionTreeClassifier分类树tree.DecisionTreeRegressor回归树tree.export_graphviz将生成的决策树导出为DOT格式，画图专用tree.export_text以文字形式输出树tree.…
【计算机图形学】 线性代数在图形学中的应用
目录 0 引言1 线性代数应用1.1 点乘1.2 叉乘1.3 矩阵 🙋♂️ 作者：海码007📜 专栏：计算机图形学专栏💥 标题：【计算机图形学】 线性代数在图形学中的应用❣️ 寄语：对知识永远有兴趣ÿ…
【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示数据的决策…
spss--数据分析Log-Binonial模型
在横断面研究中，Log-binomial 模型能够获得研究因素与结局变量的关联强度指标患病率比（PR），是一种研究二分类观察结果与多因素之间关系的重要方法，在医学研究等领域中得到了广泛的应用。 采用log-binomial 模型可直接估…
简单Python决策树可视化实例
本文主要内容参考：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6056319.html 首先需要安装第三方库：第一步是安装graphviz。下载地址在：http://www.graphviz.org/。无论是linux还是windows，装完后都要设置环境变量，将graphviz的b…
【Python机器学习】决策树——树的特征重要性
利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要…
通俗解读随机森林Random Forest
通俗解读随机森林Random Forest写在前面1. 什么是集成学习2. 什么是Bagging3 随机森林写在前面
声明：本文主要参考的是周志华老师的《机器学习》西瓜书，参杂了一些自己的小理解。读者有兴趣也可去阅读原书。
1. 什么是集成学习
集成学习(ensemble lea…
通俗易懂理解决策树算法、剪枝处理及Python代码实现
通俗讲解决策树算法一、算法概述二、划分选择2.1 ID3决策树算法与信息增益信息熵信息增益2.2 C4.5算法与信息增益率增益率2.3 CART决策树算法与基尼指数三、 剪枝处理预剪枝后剪枝四、连续值处理二分法五、python代码实现5.1 创建数据集。5.2 计算数据集的信息熵（香…
决策树（公式推导+举例应用）
文章目录 引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率（C4.5）基尼指数（CART） 剪枝处理预剪枝（逐步构建决策树）后剪枝（先构建决策树再剪枝） 连续值与缺失值处理连续值处理缺失…
Python基础小讲堂之条件分支与循环
万丈高楼平地起，今天给大家讲讲python中的：条件分支与循环。在学条件分支与循环之前，先掌握一下python的基本操作符。算术操作符： - * / % ** //对于算数操作符的前四个加减乘除，大家都懂，在py…
金融数据_PySpark-3.0.3决策树(DecisionTreeClassifier)实例
金融数据_PySpark-3.0.3决策树(DecisionTreeClassifier)实例
逻辑回归: 逻辑回归常被用于二分类问题, 比如涨跌预测。你可以将涨跌标记为类别, 然后使用逻辑回归进行训练。
决策树和随机森林: 决策树和随机森林是用于分类问题的强大模型。它们能够处理非线性关系, 并且对于特…
20240323-2-决策树面试题DecisionTree
决策树面试题
1. 简单介绍决策树算法
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类…
金融数据_Scikit-Learn决策树(DecisionTreeClassifier)实例
金融数据_Scikit-Learn决策树(DecisionTreeClassifier)实例
逻辑回归: 逻辑回归常被用于二分类问题, 比如涨跌预测。你可以将涨跌标记为类别, 然后使用逻辑回归进行训练。
决策树和随机森林: 决策树和随机森林是用于分类问题的强大模型。它们能够处理非线性关系, 并且对于特征…
AI技术创业机会之大数据分析与决策支持
大数据分析与决策支持作为AI技术的重要应用领域，蕴含着丰富的创业机遇。以下详述了大数据分析与决策支持背景下AI技术的创业机会及其具体细节与内容，以5000字篇幅深入探讨各细分领域，为有志于投身这一领域的创业者提供全面、深入的商业洞察与方向指引。
一、智能数据分析与…
分类算法系列⑥：随机森林
目录
集成学习方法之随机森林
1、集成学习方法
2、随机森林
3、随机森林原理
为什么采用BootStrap抽样
为什么要有放回地抽样
4、API
5、代码
代码解释
结果
6、随机森林总结 🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家…
头歌-机器学习实验 第8次实验 决策树
第1关：什么是决策树
任务描述
本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握决策树的相关基础知识。
引例
在炎热的夏天，没有什么比冰镇后的西瓜更能令人感到心旷神怡的了。现…
碳排放预测模型 | Python实现基于DT决策树的碳排放预测模型
文章目录 效果一览文章概述研究内容源码设计参考资料效果一览 文章概述 碳排放预测模型 | Python实现基于DT决策树的碳排放预测模型 研究内容 碳排放被认为是全球变暖的最主要原因之一。 该项目旨在提供各国碳排放未来趋势的概述以及未来十年的全球趋势预测。 其方法是分析这些…
【一】决策树与随机森林【更多用于分类模型】
前言
决策树给我的感觉就是一系列的if else，随机森林就是一系列的决策树合并，并添加随机性。随机森林有决策树的所有优点而且还在一定程度上缓解了决策树过拟合的问题，但决策树是随机森林的基础，所以两者都需要了解。由于算法的原…
线性代数与编程语言结合 基础
什么是线性代数
线性代数是数学的一个分支，研究向量空间和线性变换的理论与方法。它涉及了向量、矩阵、线性方程组、线性映射等概念与运算规则。线性代数在科学和工程领域中被广泛应用，如物理学、计算机图形学、统计学、电子工程等。它提供了一种强大的…
【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用
文章目录 决策树详解ID3 算法C4.5算法CART 算法 scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口 回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例 一维回归的图像绘制 决策树详解 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，…
机器学习实验三：决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度）
决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度） Title : 使用决策树预测隐形眼镜类型 # Description :隐形眼镜数据是非常著名的数据集 ，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型 。 # 隐形眼镜类型包括硬材质 、软材质以及不适合佩…
决策树-原理与Sklearn库实现（2）机器学习实战
上篇文章对决策树的基本实现过程进行了了解，关键是几种不同的特征划分方式，sklearn的特点就是代码简单，编码比较简洁，而且使用起来很方便，在基本了解决策树的实现过程后，接下来我们用时下比较流行的Sklearn…
python数据处理——numpy
Numpy简介
NumPy库的一些主要特点：
NumPy的核心数据结构是数组对象（ndarray），可以快速高效地对数组执行各种数学运算操作。NumPy的数组对象是同质性的，即数组中所有元素的数据类型必须相同。NumPy的数组对象可以支持…
![论文阅读[121]使用CAE+XGBoost从荧光光谱中检测和识别饮用水中的有机污染物](https://img-blog.csdnimg.cn/5c7b9b90e3ba4c12a806aedc4d9c1e8c.png)
论文阅读[121]使用CAE+XGBoost从荧光光谱中检测和识别饮用水中的有机污染物
【论文基本信息】 标题：Detection and Identification of Organic Pollutants in Drinking Water from Fluorescence Spectra Based on Deep Learning Using Convolutional Autoencoder 标题译名：基于使用卷积自动编码器的深度学习，从荧光光谱…
决策树-原理与Sklearn库实现（1）机器学习实战
我们经常使用决策树处理分类问题，相比于其他分类算法，决策树算法的实现更加简单明了，而绘制出的决策树也能够轻松的看出数据隐含的内在信息，常用的决策树有CART树，ID3树，还有C4.5树，决策树的优点…
2023年亚太杯数学建模思路 - 案例：ID3-决策树分类算法
文章目录 0 赛题思路1 算法介绍2 FP树表示法3 构建FP树4 实现代码 建模资料 0 赛题思路
（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）
https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog
1 算法介绍
FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法，就是频繁模…
广州大学机器学习与数据挖掘实验二：决策树算法
相关资料
广州大学机器学习与数据挖掘实验一：线性回归 广州大学机器学习与数据挖掘实验二：决策树算法 广州大学机器学习与数据挖掘实验三：图像分类 广州大学机器学习与数据挖掘实验四：Apriori算法 四份实验报告下载链接…
CSDN每日一题学习训练——Java版（二叉搜索树迭代器、二叉树中的最大路径和、按要求补齐数组）
版本说明
当前版本号[20231115]。
版本修改说明20231115初版
目录 文章目录 版本说明目录二叉搜索树迭代器题目解题思路代码思路参考代码 二叉树中的最大路径和题目解题思路代码思路参考代码 按要求补齐数组题目解题思路代码思路参考代码 二叉搜索树迭代器
题目
实现一个二…
决策树学习 之 ID3算法原理
ID3算法是J. RossQuinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已…
MIT18.06线性代数 笔记1
文章目录 方程组的几何解释矩阵消元乘法和逆矩阵A的LU分解转置-置换-向量空间R列空间和零空间求解Ax0主变量 特解求解Axb可解性和解的结构线性相关性、基、维数四个基本子空间矩阵空间、秩1矩阵和小世界图图和网络复习一 方程组的几何解释
线性组合： 找到合适的x和…
监督学习 - 决策树（Decision Trees）
什么是机器学习
决策树（Decision Trees）是一种基于树形结构进行决策的模型，广泛应用于分类和回归任务。它通过对数据集进行递归划分，构建一棵树，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则࿰…
机器学习 — 决策树
文章目录机器学习 — 决策树一、概念二、算法机器学习 — 决策树
一、概念
决策树： 决策树属于机器学习中的一种监管学习方法，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…
大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用
大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用 文章目录 大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子 朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景 二、贝叶斯定理基础条件概率定义…
【海量数据挖掘/数据分析】之 决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例）
【海量数据挖掘/数据分析】之 决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常用算法、决策树性能要求、信息增益、信息增益计算公式、决策树信息增益计算实例） 目录
【海量数据挖掘/数据分析】之 决策树模型（决策树模型、决策树构成、决策树常…
基于Ray的分布式版本的决策树与随机森林
微信公众号：大数据高性能计算 在金融场景或者其余场景，经常我们需要进行规则或者是策略，如何通过一些算法对入模特征完成分布式化的规则切分是必须要做的事情。这里面有两个点：一种是规则切分成可解释性的规则，天然比…
【机器学习】决策树与分类案例分析
决策树与分类案例分析 文章目录 决策树与分类案例分析1. 认识决策树2. 分类3. 决策树的划分依据4. 决策树API5. 案例：鸢尾花分类6. 决策树可视化7. 总结 1. 认识决策树
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…
机器学习实验六：决策树-海洋生物例子
#创建数据集
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import graphviz
def createDataSet():row_data {no surfacing:[1,1,1,0,0],flippers:[1,1,0,1,1],fish:[yes,yes,no,no,no]}dataSet pd.Dat…
使用Python的Scikit-Learn进行决策树建模和可视化：以隐形眼镜数据集为例
决策树是一种强大的机器学习算法，它在数据挖掘和模式识别中被广泛应用。决策树模型可以帮助我们理解数据中的模式和规则，并做出预测。在本文中，我们将介绍如何使用Python的Scikit-Learn库构建决策树模型，并使用Graphviz进行可视化…
16. 机器学习 - 决策树
Hi，你好。我是茶桁。
在上一节课讲SVM之后，再给大家将一个新的分类模型「决策树」。我们直接开始正题。
决策树
我们从一个例子开始，来看下面这张图： 假设我们的x1 ~ x4是特征，y是最终的决定，打比方说是…
【Python机器学习】用于回归的决策树
用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。
利用计算机内存历史及格的数据进行实验，数据展示：
import pandas as pd
im…
决策树回归（Decision Tree Regression）
什么是机器学习
**决策树回归（Decision Tree Regression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。决策树回归通过构建一棵决策树来进行预测。…
机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战
目录 一、引言二、决策树基础决策树模型概述构建决策树的关键概念特征选择决策树的生成 决策树的剪枝 三、算法研究进阶提升树和随机森林提升树（Boosted Trees）随机森林（Random Forests） 进化算法与决策树决策树结构的进化 多目标…
深兰科技AI医疗健康产品获3000台采购订单
12月6日，武汉某企业与深兰科技签署协议，一次性采购3,000台深兰科技AI生理健康检测仪——扁鹊。 深兰科技AI生理健康检测仪——扁鹊是深兰科技推出的人体生理指标检测产品。基于AI生物技术、融合互联网医疗及AIoT技术，深兰科技AI生理健康检测仪…
猫零食罐头和猫主食罐头一样吗？5款自用猫主食罐头分享
许多新手铲屎官对于猫罐头的分类可能并不清楚，今天我来给大家详细介绍一下猫零食罐头和猫主食罐头的区别。作为一名养猫多年的铲屎官，我为大家整理了一些知识点和主食罐头推荐，希望能帮助到大家。 一、猫主食罐头和猫零食罐头
①猫主食罐头 …
数据挖掘：关联规则，异常检测，挖掘的标准流程，评估指标，误差，聚类，决策树
数据挖掘：关联规则
2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开 测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要…
机器学习基础09-审查分类算法（基于印第安糖尿病Pima Indians数据集）
算法审查是选择合适的机器学习算法的主要方法之一。审查算法前并 不知道哪个算法对问题最有效，必须设计一定的实验进行验证，以找到对问题最有效的算法。本章将学习通过 scikit-learn来审查六种机器学习的分类算法，通过比较算法评估矩阵的结果…
机器学习---决策树的划分依据（熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数）
1. 熵
物理学上，熵 Entropy 是“混乱”程度的量度。 系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越⾼。
1948年⾹农提出了信息熵（Entropy）的概念。 从信息的完整性上进⾏的描述：当系统的有序…
分类算法系列⑤：决策树
目录
1、认识决策树
2、决策树的概念
3、决策树分类原理
基本原理
数学公式
4、信息熵的作用
5、决策树的划分依据之一：信息增益
5.1、定义与公式
5.2、⭐手动计算案例
5.3、log值逼近
6、决策树的三种算法实现
7、API
8、⭐两个代码案例
8.1、决策树…
机器学习算法系列————决策树（二）
1.什么是决策树
用于解决分类问题的一种算法。 左边是属性，右边是标签。 属性选择时用什么度量，分别是信息熵和基尼系数。 这里能够做出来特征的区分。 下图为基尼系数为例进行计算。 下面两张图是对婚姻和年收入的详细计算过程（为GINI系…
数据结构与算法（六）树的入门
树的基本定义
树是我们计算机中非常重要的一种数据结构，同时使用树这种数据结构，可以描述现实生活中的很多事物，例如家谱、单位的组织架构、等等。 树是由n（n>1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“…
Decision Tree建模with Gini and Entropy
目录
介绍：
决策树的优点：
Gini Decision Tree
Entropy Decision Tree
entropy决策树和gini决策树的区别 一、数据处理
二、建模 三、模型准确度
四、决策树图型
介绍： 决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。它通过创建…
机器学习实验二：决策树模型
系列文章目录
机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类 文章目录 系列文章目录一、实验…
决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝
决策树算法的主要思想源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART算法，其主要优点是： 可读性；分类速度快。 决策树学习通常包括3个步骤： 特征选择；决策树…
统计模型----决策树
决策树
（1）决策树是一种基本分类与回归方法。它的关键在于如何构建这样一棵树。决策树的建立过程中，使用基尼系数来评估节点的纯度和划分的效果。基尼系数是用来度量一个数据集的不确定性的指标，其数值越小表示数据集的纯度越高。…
决策树剪枝：解决模型过拟合【决策树、机器学习】
如何通过剪枝解决决策树的过拟合问题
决策树是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。决策树模型通过树状结构的决策规则来进行预测，但在构建决策树时，常常会出现过拟合的问题，即模型在训练数据上表现出色，…
国庆中秋宅家自省: Python在Excel中绘图尝鲜
Python3中类的高级语法及实战
Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案
Python3数据科学包系列(一):数据分析实战
Python3数据科学包系列(二):数据分析实战
Python3数据科学包系列(三):数据分析实战 【一】国庆中秋: 悟 【国…
Course2-Week4-决策树
Course2-Week4-决策树 文章目录 Course2-Week4-决策树1. 决策树的直观理解2. 构建单个决策树2.1 熵和信息增益2.2 构建决策树——二元输入特征2.3 构建决策树——多元输入特征2.4 构建决策树——连续的输入特征2.5 构建回归树——连续的输出结果(选修)2.6 代码实现-递归构建单个…
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
文章目录 一、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 二、决策树2.1 优点2.2 缺点 三、随机森林四、Naive Bayes（朴素贝叶斯）五、结语 一、机器学习算法简介
机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对…
决策树算法——C4.5算法
目录
1.ID3算法
2.C4.5算法
3.信息增益率
（1）信息增益率
（2）案例
4.决策树的剪枝
5.总结
（1）优点与改进
（2）缺点
（3） 总结及展望 近年来决策树方…
决策树 （人工智能期末复习）
参考书：机器学习（周志华）
几个重要概念
信息熵
随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。 表示事物的混乱程度，熵越大表示混乱程度越大，越小表示混乱程度越小。 对于…
【Python机器学习】理论知识：决策树
决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，本质上是从一层层if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。
决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边奖问题的答案与将…
【Python机器学习】决策树集成——随机森林
理论知识：
集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型法方法。
随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合&#…
TFN SDH传输分析仪 的优劣势分析
D280S SDH测试模块，是FT100智能网络测试平台产品家族的一部分，是一个坚固耐用、锂电池超长供电的传统PDH/SDH测试解决方案，支持2.5Gbps到2.048Mbps速率的传输链路测试。支持在线和离线的传输链路的安装、维护和故障排除应用测试。
同时为经验…
MIT18.06线性代数 笔记3
文章目录 对称矩阵及正定性复数矩阵和快速傅里叶变换正定矩阵和最小值相似矩阵和若尔当形奇异值分解线性变换及对应矩阵基变换和图像压缩单元检测3复习左右逆和伪逆期末复习 对称矩阵及正定性
特征值是实数特征向量垂直>标准正交 谱定理，主轴定理
为什么对称矩…
GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析
分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）方法
分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。
CART方法的具体步骤如下： 1. 数…
【Machine Learning】Supervised Learning
本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。 Linear Regression
Perceptron f ( x ) s i g n ( w ⊤ x b ) f(x)sign(w^\top x…
决策树和随机森林算法 简介
决策树（Decision Tree） 是一种基础的分类和回归算法随机森林 是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法
决策树生成过程:
特征选择决策树生成决策树剪枝
信息熵
用来衡量一个节点内信息的不确定性的。
信息熵越大, 不确定性越大, 样本就越多样, 样本…
微调模型——续（Machine Learning 研习之十三）
集成方法
微调系统的另一种方法是尝试组合性能最佳的模型。 群体（或“整体”）通常会比最好的单个模型表现得更好，就像随机森林比它们所依赖的单个决策树表现更好一样，特别是当各个模型犯下不同类型的错误时。 例如，您…
吴恩达deeplearning.ai:决策树模型
以下内容有任何不理解可以翻看我之前的博客哦：吴恩达deeplearning.ai专栏 文章目录 猫分类例子学习过程 学习算法非常强大的原因之一，是其应用了决策树和树集合，尽管决策树取得了巨大的成功，但是在学术界却没有太多的研究&#x…
【机器学习笔记】8 决策树
决策树原理
决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。 决策树属于判别模型。 决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始&…
【机器学习】【决策树】分类树|回归树学习笔记总结
决策树算法概述
基本概念
决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点，每一步都是决策过程 对于判断的先后顺序把控特别严格 一旦将判断顺序进行变化则最终的结果将可能发生改变
往往将分类效果较佳的判断条件放在前面，即先初略分在进行细节分…
Python算法深度探索：从基础到进阶
目录
引言
1. 基础算法：数组操作
示例代码： 2. 进阶算法：图算法
示例代码：
3. 机器学习算法：决策树
示例代码：
总结： 引言 本文将引导您从Python的基础算法出发，逐步深入到更…
深入理解经典红黑树 | 京东物流技术团队
本篇我们讲红黑树的经典实现，Java中对红黑树的实现便采用的是经典红黑树。前一篇文章我们介绍过左倾红黑树，它相对来说比较简单，需要大家看完上篇再来看这一篇，因为旋转等基础知识不会再本篇文章中赘述。本篇的大部分内容参考 《算…
【Sklearn】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理1.1 模型原理1.2 数学模型 2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型，它通过一系列…
如何评估分类模型的好坏
如何评估分类模型的好坏 评估分类预测模型的质量，常用一个矩阵、三条曲线和六个指标。
一个矩阵：混淆矩阵；三条曲线：ROC曲线、PR曲线、KS曲线；六个指标：正确率Acc、查全率R、查准率P、F值、AUC、BEP值、KS…
leetcode687. 最长同值路径(java)
最长同值路径 题目描述DFS 深度遍历代码演示 题目描述 难度 - 中等 LC - 687. 最长同值路径 给定一个二叉树的 root ，返回 最长的路径的长度 ，这个路径中的 每个节点具有相同值 。 这条路径可以经过也可以不经过根节点。 两个节点之间的路径长度 由它们之…
数据分享|SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林...
全文链接：http://tecdat.cn/?p31745 近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。 相关视频 在贷款违约预…
【机器学习基础】决策树（Decision Tree）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ ⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战 欢迎订阅&am…
【机器学习】决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择
1. 决策树概念
通过不断的划分条件来进行分类，决策树最关键的是找出那些对结果影响最大的条件，放到前面。
我举个列子来帮助大家理解，我现在给我女儿介绍了一个相亲对象，她根据下面这张决策树图来进行选择。比如年龄是女儿择偶更…
排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战
目录
一、Boosting训练与预测
二、梯度增强的思想核心
三、如何构造弱学习器和加权平均的权重
四、损失函数
五、梯度增强决策树
六、GBDT生成新特征
主要思想
构造流程
七、梯度增强决策树以及在搜索的应用
7.1 GDBT模型调参
7.1.1 框架层面参数
n_estimators
su…
机器学习本科课程 实验3 决策树处理分类任务
实验3.1 决策树处理分类任务
使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy)，查准率(precision)，查全率(recall)，F1值绘制最大深度…
二.西瓜书——线性模型、决策树
第三章 线性模型
1.线性回归 “线性回归”(linear regression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.
2.对数几率回归 假设我们认为示例所对应的输出标记是在指数尺度上变化，那就可将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标，即 由此&…
大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战
大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践&…
决策树，sql考题，30个经典sql题目
大数据：
2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开 测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学&#x…
【机器学习 | 可视化系列】可视化系列 之 决策树可视化
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
【机器学习300问】28、什么是决策树？
〇、两个预测任务
（1）任务一：银行预测偿还能力 当前，某银行正致力于发掘潜在的放贷用户。他们掌握了每位用户的三个关键特征：房产状况、婚姻状况以及年收入。此外，银行还拥有过往这些用户的债务偿还能力的…
最小二乘法（带你 原理 实践）
文章目录 引言一、最小二乘法的基本原理二、最小二乘法的计算过程建立模型确定目标函数求解模型参数模型检验 三、最小二乘法的优缺点优点原理简单易懂统计特性优良适用范围广泛 缺点对异常值敏感假设条件较多 四、最小二乘法在实际应用中的案例五、如何克服最小二乘法的局限性…
b树（一篇文章带你 理解 ）
目录
一、引言
二、B树的基本定义
三、B树的性质与操作
1 查找操作
2 插入操作
3 删除操作
四、B树的应用场景
1 数据库索引
2 文件系统
3 网络路由表
五、哪些数据库系统不使用B树进行索引
1 列式数据库
2 图形数据库
3 内存数据库
4 NoSQL数据库
5 分布式数据…
03 decision tree（决策树）
一、decision tree（决策树）
1. classification problems（纯度）
i . entropy （熵）
作用：衡量一组数据的纯度是否很纯 ，当五五开时他的熵都是最高的，当全是或者都不是…
机器学习 -决策树的案例
场景
我们对决策树的基本概念和算法其实已经有过了解，那我们如何利用决策树解决问题呢？
构建决策树
数据准备
我们准备了一些数据如下：
# 定义新的数据集
new_dataSet [[晴朗, 是, 高, 是],[雨天, 否, 低, 否],[阴天, 是, 中, 是],[晴朗…
决策树（Decision Trees）
决策树（Decision Trees）是一种基于树形结构进行决策的模型，广泛应用于分类和回归任务。它通过对数据集进行递归划分，构建一棵树，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则，叶节点存储一个…
机器学习决策树案例实战
一、引言 决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。从它的名字便能窥见其工作原理的直观性：就像一棵树一样，从根到叶子的每一分叉都是一个决策节点，指引数据点最终归…
【Python机器学习】构造决策树
通常来说，构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点，但这会导致模型非常复杂，并且对于训练数据高度过拟合。
为了防止过拟合，有两种常见策略：
1、尽早停止树的生长，也叫预剪枝
2、先构造树，但…
决策树--CART分类树
1、介绍
（1）简介
CART（Classification and Regression Trees）分类树是一种基于决策树的机器学习算法，用于解
决分类问题。它通过构建树状的决策规则来对数据进行分类。
（2）生成过程
① 选择…
机器学习算法之决策树（DT）
决策树（Decision Tree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。本文将全面介绍决策树算法的原理、特点、优缺点，并通过一个Python示例展示如何使用决策树进行数据分类。 …
ENVI下基于知识决策树提取地表覆盖信息
基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
决策树分类主要的工作是获取规则，本文介绍使用CART算法…
基于决策树的金融市场波动性预测与应用
基于决策树的金融市场波动性预测与应用 项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征 数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结 LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（Gradient Boosting Machine）的实现。梯度提升机是一…
【算法】递归、回溯、剪枝、dfs 算法题练习（组合、排列、总和问题；C++）
文章目录 1. 前言2. 算法题22.括号生成494.目标和39.组合总和784.字母大小写全排列[526. 优美的排列](https://leetcode.cn/problems/beautiful-arrangement/) 1. 前言
后面的练习是接着下面链接中的文章所继续的，在对后面的题练习之前，可以先将下面的的…
决策树实验分析（分类和回归任务，剪枝，数据对决策树影响）
目录 1. 前言
2. 实验分析 2.1 导入包 2.2 决策树模型构建及树模型的可视化展示 2.3 概率估计 2.4 绘制决策边界 2.5 决策树的正则化（剪枝） 2.6 对数据敏感 2.7 回归任务 2.8 对比树的深度对结果的影响 2.9 剪枝 1. 前言 本文主要分析了决策树的分类和回…
分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测
分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果
五分钟学完决策树ID3算法
基础概念
由于涉及到数学符号不好打字，放几张基础概念图。如果你是小白，你不要被下面的公式迷惑。这其实很简单，你看不懂可以先略过，结合后面的实例来理解这个公式，等看完实例你就懂了。不过下面关于这个公式的描述可…
机器学习-04-分类算法-01决策树案例
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程…
机器学习-04-分类算法-01决策树
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程…
决策树算法优化（一篇文章 理解）
目录
引言
一、决策树的基本概念 二、决策树的构建过程
1 特征选择
2 决策树生成
3 决策树剪枝
三、决策树算法的缺点
1 过拟合问题
2 对噪声敏感
3 缺乏连续变量的处理
4 倾向于选择具有较多类别的特征
四、优化策略
1 集成学习
2 连续变量处理
3 特征选择优化 …
机器学习——决策树（四）后剪枝
观前提示：这是本人决策树相关的第四篇博文，前3篇的内容如下：
1、建造训练集的决策树【完成结点类编写和建树过程】
2、用验证集评估模型、选出泛化较好的数据划分方式训练模型
3、预剪枝
读者可根据需要从上方《机器学习》专栏中查阅对应…
机器学习模型——决策树
决策树的定义：
决策树利用树形数据结构来展示决策规则和分类结果，它是一种归纳学习算法，可以将复杂数据转化为可以预测未知数据的模型。每一条从根节点到叶节点的路径都代表一条决策规则。
决策树内的一些重要名词：
信息熵&am…
【机器学习300问】34、决策树对于数值型特征如果确定阈值？
还是用之前的猫狗二分类任务举例（这个例子出现在【机器学习300问】第33问中），我们新增一个数值型特征（体重），下表是数据集的详情。如果想了解更多决策树的知识可以看看我之前的两篇文章：
【机器…
【机器学习300问】33、决策树是如何进行特征选择的？
还记得我在【机器学习300问】的第28问里谈到的，看决策树的定义不就是if-else语句吗怎么被称为机器学习模型？其中最重要的两点就是决策树算法要能够自己回答下面两问题：
该选哪些特征 特征选择该选哪个阈值 阈值确定 今天这篇文章承接上文&…
决策树 | 分类树回归树：算法逻辑
目录 一. 决策树(Decision Tree)1. 决策树的构建1.1 信息熵(Entropy)1.1.1 信息量&信息熵 定义1.1.2 高信息熵&低信息熵 定义1.1.3 信息熵 公式 1.2 信息增益(Information Gain)1.2.1 信息增益的计算1.2.2 小节 2. 小节2.1 算法分类2.2 决策树算法分割选择2.3 决策树算…
机器学习——编程实现从零构造训练集的决策树
自己搭建一棵决策树【长文预警】
忙了一个周末就写到了“构建决策树”这一步，还没有考虑划分测试集、验证集、“缺失值、连续值”，预剪枝、后剪枝的部分，后面再补吧（挖坑）
第二节内容：验证集划分\k折交叉…
线性代数基础概念和在AI中的应用
基本概念
线性代数是数学的一个分支，专注于向量、向量空间（也称为线性空间）、线性变换和矩阵的研究。这些概念在数据科学、人工智能、工程学和物理学等多个领域都有广泛应用。以下是这些基本概念的详细解释和它们在数据处理和AI中的应用。
…
【机器学习】决策树系统 | 决策树基本原理，最优划分属性，剪枝处理
文章目录 1 基本原理2 最优划分属性选择2.1 信息增益选择最优属性方法2.2 信息增益率选择最优属性方法——C4.5决策树2.3 基尼指数选择最优属性——CART决策树 3 剪枝处理3.1 预剪枝3.2 后剪枝 决策树是一种常用的机器学习算法，它模拟了人类决策过程中的思考方式。想…
【决策树】预测用户用电量
决策树预测用户用电量 文章目录 决策树预测用户用电量 👉引言💎一、 数据预处理数据预处理初步数据分析 二、 机器学习算法决策树回归预测用电量决策树模型介绍：回归预测 三、 可视化结果四、 数据分析与结论代码如下 👉引言&a…
决策树 | 分裂算法：ID3，C4.5，CART
这里写目录标题 一. ID3算法1. 信息增益2. ID3算法特点 二. C4.5算法1. 信息增益率2. C4.5算法特点 三. CART算法1. Gini系数公式2. CART算法特点3. CART回归树的分裂评价指标 小节 在决策树算法逻辑篇中，我们讲解了决策树的构建方式，下面我们来聊一聊决…
吴恩达deeplearning.ai:使用多个决策树随机森林
以下内容有任何不理解可以翻看我之前的博客哦：吴恩达deeplearning.ai专栏 文章目录 为什么要使用树集合使用多个决策树(Tree Ensemble)有放回抽样随机森林XGBoost(eXtream Gradient Boosting)XGBoost的库实现何时使用决策树决策树和树集合神经网络 使用单个决策树的…
Python基础算法解析：决策树
决策树是一种常用的机器学习算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。它的工作原理类似于人类的决策过程，通过对特征的问询逐步进行分类或者预测。本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
什么是决策树…
头歌实训--机器学习（决策树）
第1关：决策树简述 第2关：决策树算法详解
import numpy as np
from sklearn import datasets#######Begin#######
# 划分函数
def split(x,y,d,value):index_a(x[:,d]<value)index_b(x[:,d]>value)return x[index_a],x[index_b],y[index_a],y[inde…
机器学习：回归决策树（Python）
一、平方误差的计算
square_error_utils.py
import numpy as npclass SquareErrorUtils:"""平方误差最小化准则，选择其中最优的一个作为切分点对特征属性进行分箱处理"""staticmethoddef _set_sample_weight(sample_weight, n_samp…
机器学习：分类决策树（Python）
一、各种熵的计算
entropy_utils.py
import numpy as np # 数值计算
import math # 标量数据的计算class EntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数。统一要求：按照信息增益最大、信息增益率…
随机森林模型、模型模拟技术和决策树模型简介
随机森林模型、模型模拟技术和决策树模型简介
随机森林模型
随机森林模型是一种比较新的机器学习模型，它是通过集成学习的方法将多个决策树模型组合起来，形成一个更加强大和稳定的模型。随机森林模型的基本原理是“数据随机”和“特征随机”࿰…
四、分类算法 - 决策树
目录
1、认识决策树
2、决策树分类原理详解
3、信息论基础
3.1 信息
3.2 信息的衡量 - 信息量 - 信息熵
3.3 决策树划分的依据 - 信息增益
3.4 案例
4、决策树API
5、案例：用决策树对鸢尾花进行分类
6、决策树可视化
7、总结
8、案例：泰坦尼…
机器学习——决策树剪枝算法
机器学习——决策树剪枝算法
决策树是一种常用的机器学习模型，它能够根据数据特征的不同进行分类或回归。在决策树的构建过程中，剪枝算法是为了防止过拟合，提高模型的泛化能力而提出的重要技术。本篇博客将介绍剪枝处理的概念、预剪枝和后剪…
机器学习之决策树现成的模型使用
目录 须知
DecisionTreeClassifier
sklearn.tree.plot_tree
cost_complexity_pruning_path(X_train, y_train)
CART分类树算法
基尼指数 分类树的构建思想
对于离散的数据
对于连续值
剪枝策略
剪枝是什么
剪枝的分类
预剪枝
后剪枝
后剪枝策略体现之威斯康辛州乳…
数据结构之树结构（上）
存储方式
数组存储方式的分析 优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可使用二分查找提高检索速度。 缺点：如果要检索具体某个值，或者插入值（按一定顺序）会整体移动，效…
AI基础知识（2）--决策树，神经网络
1.什么是决策树？
决策树是一类常见的机器学习方法，决策树是基于树的结构来进行决策。决策过程中提出的每一个问题都是对于属性的“测试”，决策的最终结论对应了我们希望的判定结果。一个决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若…
机器学习——决策树（三）预剪枝
观前提示：这是本人机器学习决策树内容的第三篇博客，沿用了之前相关的代码，包括信息增益计算函数、结点类、预测函数和分类精度计算函数
完整代码指路
DrawPixel/decisionTree.ipynb at main ndsoi/DrawPixel (github.com)
前两篇博客详见…
机器学习——决策树特征选择准则
机器学习——决策树特征选择准则
决策树是一种强大的机器学习模型，它可以用于分类和回归任务。决策树通过树状结构对数据进行分类，每个内部节点表示一个特征，每个叶节点表示一个类别或一个数值。在决策树构建的过程中，特征的选择…
Linux内核中的进程调度-进程调度基础
前言 一、进程的概念 1.概述 2.ps和top命令 3.总结 二、进程的生命周期 1.进程状态文字描述 2.进程状态程序中的体现 3.进程状态的切换 三、task_struct数据结构简述 1.数据结构成员简述 2.需要注意的成员： 3.进程优先级 ①、优先级的代码表示 ②、Linux内核下的进…
julia语言中的决策树
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，它呈现出一种树形结构，可以直观地展示决策的过程和结果。在决策树中，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每…
基于逻辑回归与决策树的地质灾害预测
大家好，我是带我去滑雪！ 地质灾害的预测对于人们的生命财产安全、社会稳定和经济发展具有重要意义。地质灾害如地震、泥石流、山体滑坡等往往会造成严重的人员伤亡和财产损失。大规模的地质灾害往往会导致社会秩序混乱、人员流动、灾民避难等问题&#x…
MATLAB环境下基于决策树和随机森林的心力衰竭患者生存情况预测
近年来，随着医学数据的不断积累和计算机技术的快速发展，许多机器学习技术已经被用在医学领域，并取得了不错的效果。与传统的基于医学知识经验的心衰预后评估模型相比，机器学习方法可以快速、高效地从繁杂的、海量的心衰病人数据中…
机器学习——编程从零实现决策树【二】
第一节的内容：机器学习——编程实现从零构造训练集的决策树-CSDN博客
目录
v2：划分验证集，优化预测
1）划分训练集和验证集
2）完善预测过程
3）训练模型并验证
v3：k折交叉验证
1࿰…
吴恩达机器学习笔记 二十六 决策树学习过程 独热编码one-hot
决策树的学习过程
1. 所有样本都在根结点
2.计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的那个
3.根据选择的特征分离数据集，创造左右两支子树
4.继续进行分裂直到达到停止标准。停止标准有：一个节点只有一类样本；分裂一…