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
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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
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【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
PMP相关的十八种图总结及图例
以下总结的各种图包括：一、控制图（Control Chart）二、直方图（Histogram）三、帕累托图（Pareto Chart）四、因果图(Cause and Effect Diagram)、(石川图(Ishikawa Diagram)、鱼骨图(Fishbone diagram)、(why-
【机器学习】决策树（实战）
决策树不仅在理论上很容易理解（机器学习“最友好”的算法），实现时还能对构建过程进行可视化（诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型，更难可视化展示模型的构建）。因此，决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看构建的树模型。下面介绍一个可以对决策树进行可视化展示的包。
银行大数据风控管理针对哪些应用场景？
实时数据平台 flashflow 定时对离线指标进行规则运算，并将风险预警结果推送给下游运营系统。
交叉验证之KFold和StratifiedKFold的使用（附案例实战）
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
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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
基于决策树的智能网络安全入侵检测模型
基于树的分类模型可以预测特定的网络活动是“正常”还是“攻击”。在树的每个节点上做出决策，直到到达叶节点。数据点的类别（即正常或攻击）在叶节点中确定。换句话说，树节点代表一个特征，每条边或分支代表根据每个特征获得的信息做出的决策，每个叶子代表一个类。该模型旨在提高预测精度并降低计算复杂度。考虑到安全特
【机器学习】决策树-Gini指数
基尼系数也是一种衡量信息不确定性的方法，与信息熵计算出来的结果差距很小，基本可以忽略，但是基尼系数要计算快得多，因为没有对数。
信息熵是什么
信息熵是什么通过前两节的学习，我们对于决策树算法有了大体的认识，本节我们将从数学角度解析如何选择合适的“特征做为判别条件”，这里需要重点掌握“信息熵”的相关知识。信息熵这一概念由克劳德·香农于1948 年提出。香农是美国著名的数学家、信息论创始人，他提出的“信息熵”的概念，为信息论和数字通信奠定了基
决策树（Decision Tree）
决策树算法原理及其应用介绍
