决策树
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利用随机森林对特征重要性进行评估(公式原理)
本文参考来源于: 杨凯, 侯艳, 李康. 随机森林变量重要性评分及其研究进展[J]. 2015. 码字不易,各位看官大大的赞是我更细的动力! 一、引言 随机森林()由等人在2001…
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头歌机器学习—决策树
第1关:什么是决策树: 如何构造出一棵好的决策树呢?其实构造决策树时会遵循一个指标,有的是按照信息增益来构建,如ID3算法;有的是信息增益率来构建,如C4.5算法;有…
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【数据挖掘】数据挖掘、关联分析、分类预测、决策树、聚类、类神经网络与罗吉斯回归
目录 一、简介 二、关于数据挖掘的经典故事和案例 2.1 正在影响中国管理的10大技术 2.2 从数字中能够得到什么? 2.3 一个网络流传的笑话(转述) 2.4 啤酒与尿布 2.…
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【机器学习】决策树(Decision Tree,DT)算法介绍:原理与案例实现
前言 决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法,它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点,在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理…
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【机器学习基础】决策树(Decision Tree)
🚀个人主页:为梦而生~ 关注我一起学习吧! 💡专栏:机器学习 欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~ ⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战 欢迎订阅!本专…
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python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例
文章目录 前言: 决策树的定义 熵和信息熵的相关概念 信息熵的简单理解 经典的决策树算法 ID3算法 划分选择或划分标准——信息增益 ID3算法的优缺点 C4.5算法 信息增益率 …
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【机器学习】决策树-C4.5算法
1.C4.5算法 C4.5算法与ID3相似,在ID3的基础上进行了改进,采用信息增益比来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益,ID3使用的是熵(entro…
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基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析
作者:i阿极 作者简介:数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者:博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦!👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要…
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机器学习之分类决策树与回归决策树—基于python实现
大家好,我是带我去滑雪! 本期为大家介绍决策树算法,它一种基学习器,广泛应用于集成学习,用于大幅度提高模型的预测准确率。决策树在分区域时,会考虑特征向量对响…
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Python实现决策树算法:完整源码逐行解析
决策树是一种常用的机器学习算法,它可以用来解决分类和回归问题。决策树的优点是易于理解和解释,可以处理数值和类别数据,可以处理缺失值和异常值,可以进行特征选择和剪枝等操作。决策树的缺…