python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者
在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会(NBA)是北美主要的男子职业篮球联赛,被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队(美国29个,加拿大1个)。 在 常规赛期间,每支球队打82场比赛,每场41场。一支球队每年会有四次面对...
Python基础算法解析:决策树
决策树是一种常用的机器学习算法,既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。它的工作原理类似于人类的决策过程,通过对特征的问询逐步进行分类或者预测。本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是决策树? 决策树是一种基于树结构的分类和回归算法,它通过一系列的问题对数据...
机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中,信息增益、信息增益率计算以及最佳特征挑选的Python实现
信息增益、信息增益率计算 以及 最佳特征挑选 的Python实现导读:决策树是一种基于信息的学习算法。在决策树算法中需要不断地挑选出最佳特征,而挑选最佳特征地依据就是信息增益率。增益本身就具有相对地特性,表征某事物从一个状态到另一个状态后,某个指标的变化量。在决策树算法中,信息增益指的是依据某个特征...
【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的he...
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上...
【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战(图文解释 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反,事先不知道人们的决策思路,需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路,也就是通过大量数据来归纳道理。当影响决策的因素较少时,人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思...
【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战(附源码和数据集 超详细)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一个预测未来消费行为的示例,即已经采集了过去消费行为的信息,并用来建立一个模型以对未来的消费行为进行预测。该示例简要演示了数据预处理、提取特征、选择模型、训练模型、评估模型、应用等阶段,供读者初步了解机器学习的应用流程。过去的消费行为信息包括消费者...
【Python机器学习】实验09 决策树2
决策树分类from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz #1 导入相关包 from sklearn import tree #2 构建一...
【Python机器学习】实验09 决策树1
决策树1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。2.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的决策树。因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题。现实中采用启发式...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用DT决策树模型进行分类预测(六)
[toc]1 前言1.1 决策树的介绍决策树(Decision Tree,DT)是一种类似流程图的树形结构,其中内部节点表示特征或属性,分支表示决策规则,每个叶节点表示结果。在决策树中,最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区,称为递归分区。这种类似流程图...
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