Scikit-Learn决策树算法类库使用小结
scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义...
【机器学习】决策树算法
在前一期介绍搭建结合机器学习的CI/CD管道时，无意中提到了算法分类。在受监督学习的分类中，有一个既适用于回归又适用于分类的算法，即我们今天要介绍的决策树算法（CART, Classification and Regression Tree）。 先说一下这两类算法索要解决的问题，回归算法指的是当给出...
决策树模型算法研究与案例分析
决策树模型算法研究与案例分析(白宁超 2018年8月27日11: 42:33)导读：决策树算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的算法之一。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。它可以认为是基于规则的集合。本文首先介绍决策树定义、工作原理、算法流程、优缺点等，然...
sklearn调包侠之决策树算法
决策树原理 之前我们详细讲解过决策树的原理，详细内容可以参考该链接（https://www.jianshu.com/p/0dd283516cbe）。 改进算法 但使用信息增益作为特征选择指标（ID3算法）容易造成过拟合。举一个简单例子，每个类别如果都有一个唯一ID，通过ID这个特征就可以简单分类，但...
JS简单实现决策树(ID3算法)
推荐阅读:ID3算法 wiki决策树算法及实现 完整示例代码:JS简单实现决策树(ID3算法)_demo.html 决策树算法代码实现 1.准备测试数据 这里我假设公司有个小姐姐相亲见面为例 得到以下是已经见面或被淘汰了的数据(部分数据使用mock.js来生成的): var data = [ { "...
决策树算法原理(下)
1. CART分类树算法的最优特征选择方法 我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量...
DNS通道检测 国内学术界研究情况——研究方法：基于特征或者流量，使用机器学习决策树分类算法居多
http://xuewen.cnki.net/DownloadArticle.aspx?filename=BMKJ201104017&dbtype=CJFD 《浅析基于DNS协议的隐蔽通道及监测技术》DNS隐蔽通道监测主要采用特征匹配和流量异常检测这两种技术。 3.1 特征匹配技术 特 征 ...
spark 决策树分类算法demo
分类（Classification） 下面的例子说明了怎样导入LIBSVM 数据文件，解析成RDD[LabeledPoint]，然后使用决策树进行分类。GINI不纯度作为不纯度衡量标准并且树的最大深度设置为5。最后计算了测试错误率从而评估算法的准确性。 from pyspark.mllib.regr...
决策树算法
调频96.8有一种游戏：游戏中，出题者写下一件东西，其他人需要猜出这件东西是什么。当然，如果游戏规则仅此而已的话，几乎是无法猜出来的，因为问题的规模太大了。为了降低游戏的难度，答题者可以向出题者问问题，而出题者必须准确回答是或者否，答题者依据回答提出下一个问题，如果能够在指定次数内确定谜底，即为胜出...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者栗向滨，中科院自动化所复杂系统国家重点实验室研究生毕业，机器学习与计算机视觉方向算法工程师。雷锋网首发文章。 我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。...
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