决策树
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机器学习-08-AdaBoosting-集成器
学习来源:日撸 Java 三百行(61-70天,决策树与集成学习)_闵帆的博客-CSDN博客 AdaBoosting 算法训练过程 1.初始化树桩分类器的个数,在这里为100个。 …
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sklearn中的决策树中三个参数的含义
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion=’gini’, splitter=’…
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决策树(Decision Tree)
决策树(Decision Tree) 时间:2022/2/17 1.相关知识 决策树归纳:从有类标号的训练元组中学习决策树。 决策树:决策树是一种类似于流程图的树结构,其中,每个内…
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【视频】从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例|数据分享
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23344 原文出处:拓端数据部落公众号 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行…
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基于树结构的机器学习算法笔记整理(决策树,随机森林,GBDT)
《Python Machine Learning By Example》 Third Edition 第四章笔记 1 本章内容介绍 通过本章我们可以学习到: 决策树算法原理 剪枝 …
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机器学习之决策树CART算法
接上期: 一、理论知识 CART算法是给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树,内部节点取值为“是”或“否”。这样的决策树等价于递…
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十一、决策树和随机森林
这门课和另一门课内容都差不多,可以参考七、决策树算法和集成算法该篇博文。 一、决策树相关概念 逻辑回归本质 逻辑回归:线性有监督分类模型。常用求解二分类问题,要么是A类别要么是B类…
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机器学习——决策树(ID3)的实现
相关定义的补充: 熵 在信息论与概率统计中,熵(entropy)是表示随机变量不确定性的度量。设是一个取有限个值的离散随机变量,其概率分布为:,则随机变量的熵定义为: 熵的单位分别…
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二、树模型
1. 决策树 1.1 信息增益 **熵:**衡量不确定程度。熵越大,随机变量不确定性越大。熵只依赖于随机变量X的分布,与X的取值无关。 当随机变量只有两个值0,1的时候, 熵随概率…
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机器学习算法——决策树8(后剪枝处理实例)
本节使用的数据为下列链接中的表1、表2(机器学习算法——决策树7(预剪枝处理实例)_Vicky_xiduoduo的博客-CSDN博客) 1. 理论讲解 后剪枝是从训练集生成一棵完整…