决策树算法的原理是什么样的？
决策树算法是一种常用的机器学习算法，适用于处理分类和回归问题。在Python数据分析中，决策树算法被广泛应用于预测分析、特征选择和数据可视化等领域。本文将详细介绍决策树算法的原理、Python的实现方式以及相关的实用技术点。 1. 决策树原理 1.1 决策树模型 决策树模型是一种基于树结构的分类模型...
knn 线性回归 决策树房价预测实战
项目视频讲解：房价预测：基于机器学习的北京房价预测数据分析_哔哩哔哩_bilibili 结果展示：完整代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sn...
家用电器功率预测：基于LGB knn 随机森林 决策树 详细调参 的家用电器功率预测 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计
项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1mM411H7JQ/?spm_id_from=333.999.0.0本博客附完整的代码+数据：
17 机器学习 - 决策树分类算法原理
1. 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用2. 算法思想通俗来说，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...
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复...
机器学习决策树算法泰坦尼克号乘客生存预测
1 决策树算法apiclass sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)criterion特征选择标准“gini"或者"entropy”，前者代表基尼系数，后者代表信...
机器学习回归决策树算法
1 原理概述前面已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同数据时，决策树也可以分为两大类型：分类决策树和回归决策树。前者主要用于处理离散型数据，后者主要用于处理连续型数据。不管是回归决策树还是分类决策树，都会存在两个核心问题：如何选择划分点&#...
机器学习决策树算法cart剪枝
1 为什么要剪枝在决策树学习中，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，这时就可能因训练样本学得"太好"了，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因此，可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。图形描述横轴表示在决策树创建过程中....
机器学习决策树算法和分类原理 2
2.3 划分依据二 ：信息增益率2.3.1 概念在上面的介绍中，我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为 0.9182，远大于其他候选划分属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0, 也就是其信息增益为0.9182. ...
机器学习决策树算法和分类原理 1
1 决策树算法简介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决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树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...
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