AI - 决策树模型
基尼系数衡量的是数据集的不纯度，基尼系数越小，表示数据越纯，即分类越明确。CART剪枝算法从“完全生长”的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小，从而能够对未知数据有更准确的预测，也就是说CART使用的是后剪枝法。一般分为两步：先生成决策树，产生所有可能的剪枝后的CART树，然后使用交叉验证来检验各
决策树 （人工智能期末复习）
(18年)下表为是否适合打垒球的决策表，请用决策树算法画出决策树，并请预测 E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适打垒球。数据集D的纯度可用基尼值来度量，它反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此，Gini(D)越小，数据集D的纯度越高。（1）
策略决策引擎之 OPA 与 Drools
策略决策引擎是一种可以根据复杂的决策规则，对不同的业务场景进行智能化的决策支持的工具。规则引擎的优势。
ID3 决策树的原理、构造及可视化（附完整源代码）
【2022.10】ID3 决策树的原理、构造及可视化（附完整源代码）
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
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决策树及分类原理与划分依据：信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数
决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树熵(Entropy)：物理学上是“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，熵值越高从信息的完整性上进行的描述：当系统的有序
AI人工智能 最常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络
本文介绍了AI人工智能最常见的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络等。这些机器学习算法在不同的应用场景中有着广泛的应用。选择合适的机器学习算法可以提高预测准确率和模型性能。随着机器学习技术的不断发展，相信未来会有更多的机器学习算法出现，为我们的生活带来
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法决策树、随机森林、朴素贝叶斯
【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现
决策树ID3是一种经典的机器学习算法，用于解决分类问题。它通过在特征空间中构建树形结构来进行决策，并以信息增益作为划分标准。ID3算法的关键在于选择最佳的属性进行划分，以最大化信息增益。通过Python实现ID3算法，我们可以构建出一棵高效而准确的决策树模型，用于分类预测和决策分析。参考。
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法决策树、随机森林、朴素贝叶斯
解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
本篇文章介绍了3种常见的机器学习算法决策树、随机森林、朴素贝叶斯
头歌--机器学习之决策树
1、下列说法正确的是？（AB）A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树C、C4.5算法是根据基尼系数来构建决策树D、决策树模型的可理解性不高2、下列说法错误的是？（B）A、从树的根节点开始，根据特征的值一步一步走到叶子节点的过程是决策树做决策的过程B、决策树只
2023mathorcup本科组C题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题保姆级思路
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使用Python中从头开始构建决策树算法
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。
数学建模国赛2022C解题分享
数学建模国赛2022C题思路分享【省二菜鸟】
【风险评估】利用AI技术实现智能安全风险评估与预警
作者：禅与计算机程序设计艺术。
机器学习基础知识点题库
对题库答案进行整理，很多图片来源于网站
lightgbm使用手册——参数篇
lgbm参数记录
机器学习——决策树的创建
简单来说决策树就是一棵树，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点，叶结点就是问题的决策结果。也就是说一棵树包括根节点、父节点、子节点、叶子节点。子节点由父节点分裂出来，然后子节点作为新的父节点继续分裂，直到得出最终结果。优点：易于理解和解释，决策树分类很快，可以处理不相关特征数据。缺
