Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)
前言: 决策树是一种经典的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分,构建一系列的决策规则,从而生成一个树状结构。在决策树中,每个内部节点表示对输入特征的一个测试,每个分支代表一个测试结果,而每个叶子节点表示一个类别或输出值。 决策树的发展历史可以追溯到20...
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...
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...
机器学习 -决策树算法中子数据集的划分
决策树算法中子数据集的划分Note: 本文中的代码另外有采用了TypeScript/JavaScript进行实现的版本。作者关注到,谷歌TensorFlow团队近几年在JavaScript语言上动作频频,自推出同接口的JavaSccript版本TensorFlow.js后,在2020年先后右推出与P...
【机器学习-决策树模块-基础算法-2)C4.5算法】
承接上一篇决策树ID3算法:http://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/79278779二、C4.5C4.5算法是Quinlan提出的一系列算法,包括C4.5 决策树、C4.5剪枝和 C4.5规则(C4.5 Tree-C4.5Pruning-C4...
【机器学习-决策树模块-基础算法-1)ID3算法】
决策树最最最基础的三个算法: 对于什么是决策树,决策树的基本概念网上已经多的不能再多了这里不再赘述,直接切入正题,决策树的算法以及实现。至于遇到的必须要掌握的信息论相关知识,我会在这篇文章里根据自己遇到的知识来持续更新:点击打开链接:(http://blog.csdn.net/qq_3...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
算法机器学习相关内容
- 机器学习算法
- 机器学习算法评价
- 机器学习树算法
- 机器学习决策算法
- 机器学习数据处理算法
- 构建机器学习算法
- 机器学习包裹特征选择算法
- 机器学习特征选择算法
- 机器学习算法推荐系统
- 机器学习算法xgboost
- 机器学习算法xgboost模型
- 机器学习算法模型
- 机器学习算法特征
- 机器学习深度学习算法
- 机器学习算法分类
- 机器学习算法随机森林
- 机器学习算法树
- 机器学习算法决策树
- 机器学习算法决策
- 机器学习算法示例
- 机器学习alink算法
- 机器学习算法方法
- 机器学习算法实践
- 机器学习算法文本分类
- 机器学习聚类算法
- 机器学习均值算法
- 机器学习均值聚类算法
- 机器学习pai开源算法
- 机器学习集成学习算法
- 机器学习pai alink算法
- 机器学习算法评估
- 机器学习pai算法
- 机器学习easyrec算法
- 机器学习简介hello world算法knn
- 机器学习算法knn
- 机器学习算法实战
- 机器学习聚类算法源码
- 机器学习k-means算法实战源码
- 机器学习算法数据集
- 机器学习算法概率模型
- 机器学习kmeans聚类算法案例
- 机器学习kmeans聚类算法
- 机器学习朴素贝叶斯算法
- 机器学习算法指标
- 机器学习算法案例分析
- 机器学习xgboost算法
- 机器学习svm算法
- 机器学习决策算法分类
算法更多机器学习相关
- 机器学习近邻算法
- 机器学习算法svm
- 机器学习实战算法
- 阿旭机器学习算法
- 机器学习算法data
- ml回归预测机器学习算法参数data
- 机器学习算法集成
- 机器学习算法近邻
- 机器学习算法数据集分类
- 机器学习sklearn算法
- 机器学习算法鸢尾花
- 机器学习算法贝叶斯
- 机器学习算法支持向量机
- 机器学习算法公式推导
- 机器学习模型算法
- 机器学习算法均值聚类
- 机器学习分类算法集成学习算法
- 机器学习算法流程
- 机器学习算法深度学习
- 机器学习算法neighbors
- 机器学习集成学习boosting算法公式推导
- 回归预测机器学习算法系统data
- 机器学习随机森林算法
- 机器学习算法主成分
- 回归预测机器学习算法模型
- 机器学习概念算法
- 阿旭机器学习knn算法
- 入门机器学习算法
- 机器学习算法k近邻
- 机器学习近邻算法鸢尾花
- interview算法面试机器学习考点
- 机器学习apriori算法
- 阿旭机器学习实战knn算法
- 机器学习算法梯度下降
- 机器学习入门算法
- 算法岗位机器学习技术
- 机器学习测试笔记算法
- 机器学习算法naivebayes
- 机器学习算法pca分析
- 机器学习算法决策树随机森林实践
- 机器学习算法boston数据集
- 机器学习scikit-learn算法
- 机器学习集成算法
- 机器学习算法lightgbm
- 机器学习分类算法集成算法
- 机器学习原理算法
- ml回归预测机器学习算法
- 机器学习降维算法
- 机器学习pai实践算法
- 机器学习算法步骤