【机器学习算法】决策树-6 PRISM
PRISM决策规则。增加决策树可解读性的好用算法。建议了解
【机器学习算法】决策树-2 ID3分类树算法的决策依据，ID3算法的4大缺点。
ID3分类树算法的原理与分类依据。ID3分类树的4大缺点。
AI遮天传 ML-决策树
决策树学习是最早被提出的一批机器学习的方法之一，由于它好用且具有很强的可解释性，到现在依然在被广泛使用。
机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)
决策树基础知识：从信息熵决策熵到信息增益、信息增益率、基尼系数，到两种剪枝处理和随机森林，生动易懂配有自制插图
使用Python从头开始手写回归树
在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
机器学习实验之肿瘤预测（决策树）
肿瘤预测（决策树）【实验内容】 基于威斯康辛乳腺癌数据集，采用决策树的方法进行肿瘤预测。【实验要求】1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集，探索数据。2.进行数据集分割。3.配置决策树模型。4.训练决策树模型。5.模型预测。6.模型评估。7.参数调优。可以根据评估结果，对模型设置或调整为更
独孤九剑第三式-决策树和随机森林
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🌴前言🌴决策树理论讲解🌱问题引出🌱问题解决🌾信息熵🌾条件熵🌾信息增益🌾信息增益率🌾基尼指数🌾条件基尼指数🌾基尼
读博，我想好了
大家好，我是对白。今天给大家分享一位机器学习大佬王鸿伟当时选择读博的心得，希望对想去生造的朋友们一些建议与帮助，以下为原文。好久不在知乎写东西，今天读到张教授的一篇读博劝退文颇有感触，也想来写一些自己的想法。本文并非读博劝进贴，不想无脑鼓励大家都读博；本文也并非驳斥张教授的观点，只是想围绕这个话题多
机器学习决策树作业
机器学习决策树作业作业1：用独热编码表达天气数据集，并画出决策树。作业2：对于以下数据集，实际值和预测值：data = {‘y_Actual’: [‘Yes’, ‘No’, ‘No’, ‘Yes’, ‘No’, ##‘Yes’, ‘No’, ‘No’, ‘Yes’, ‘No’, ‘Yes’
[KO机器学习] Day4 特征工程：如何有效地找到组合特征？
本文介绍一种基于决策树的特征组合寻找方法（关于决策树的详细内容过段时间为大家更新）。以点击预测问题为例，假设原始输入特征包含年龄、性别、用户类型（试用期、付费）、物品类型（护肤、食品等）4个方面的信息，并且根据原始输入和标签（ 点击 / 未点击 ）构造出了决策树，如下图所示。
基于梯度提升（Boosting ）的回归树简介
Boosting 是一种松散的策略，它将多个简单模型组合成一个复合模型。这个想法的理论来自于随着我们引入更多的简单模型，整个模型会变得越来越强大。
【人工智能】决策树
目录：前言一、决策树二、原理1、性质：2、停止分割常用算法意义前言：前言本文参考书籍：《人工智能原理及其应用》第四版✨你好啊，我是“ 怪& ”，是一名在校大学生哦。🌍主页链接：怪&的个人博客主页☀️博文主更方向为：课程学习知识、作业题解、期末备考。随着专业的深入会越来越广哦…一起期
人口出生居然可以XGBoost一步预测，普通程序员也可以
XGBoost可以针对分类和回归问题的梯度提升算法简单有效的实现。既快速又高效。也可以进行 ARIMA（时间序列） 相似的时间序列预测，需要先将时间序列数据集转化为监督学习问题。还需要使用一种专门的技术来评估模型，称为前向验证，因为使用 k 折交叉验证评估模型会导致乐观偏差的结果。听起来很复杂，但是
人工智能导论：决策树算法求解分类预测问题
随便说点什么最近好多好多的DDL啊啊啊…然后就搜索代码，结果在CSDN上面就怎么搜都搜不到…于是我就发了…应该现在搜这个的小伙伴应该都快要到考试周了吧，赶紧把实训做完，然后去好好复习吧！加油啊，祝你们考一个好成绩嗷！距离考研的时间也就一年了，说实话其实多少还是很害怕的，再加上我自身的一些问题，现在处
统计学习：决策树实现与梯度下降法（python实现， ID3算法）
一、ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根节点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；在对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或者没
