决策树
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GBDT算法原理及实战
1.什么是GBDT算法 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,是一种迭代的决策树算法,又叫 MART(Multipl…
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决策树(Decision Tree)
文章目录 1. 决策树简介 2. 决策树原理 2.1 引例 2.2 生成算法 2.2.1 ID3(信息增益) 2.2.2 C4.5(信息增益率) 2.2.3 CART(基尼指数) …
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机器学习与深度学习——通过决策树算法分类鸢尾花数据集iris求出错误率画出决策树并进行可视化
什么是决策树? 决策树是一种常用的机器学习算法,它可以对数据集进行分类或回归分析。决策树的结构类似于一棵树,由节点和边组成。每个节点代表一个特征或属性,每个边代表一个判断或决策。从…
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数据预处理
目录 一、什么是数据预处理?数据预处理是指在进行数据分析和建模之前,对原始数据进行清洗、转换、集成和规约等操作的过程。数据预处理的目的是提高数据的质量,使数据更加适合进行分析和建模…
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二叉树(中)+Leetcode每日一题——“数据结构与算法”“剑指Offer55-I. 二叉树的深度”“100.相同的树”“965.单值二叉树”
各位CSDN的uu们你们好呀,今天继续数据结构与算法专栏中的二叉树,下面,让我们进入二叉树的世界吧!!! 二叉树(上)——“数据结构与算法”_认真学习的小雅兰.的博客-CSDN博客…
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Numpy 实现基尼指数算法的决策树
基尼系数实现决策树 基尼指数 特征条件下集合的基尼指数: import numpy as np def calculate_gini(labels): # 计算标签的基尼系数 _,…
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决策树 (人工智能期末复习)
参考书:机器学习(周志华) 几个重要概念 信息熵 随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。 表示事物的混乱程度,熵越大表示混乱程度越大,…
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Numpy 实现C4.5决策树
C4.5 信息增益比实现决策树 信息增益比 其中,是信息增益,是数据集的熵 代码实现 import numpy as np def calculate_entropy(labels…
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python机器学习——分类模型评估 & 分类算法(k近邻,朴素贝叶斯,决策树,随机森林,逻辑回归,svm)
目录 分类模型的评估 模型优化与选择 1.交叉验证 2.网格搜索 【分类】K近邻算法 【分类】朴素贝叶斯——文本分类 实例:新闻数据分类 【分类】决策树和随机森林 1.决策树 2.…
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机器学习之分类算法-决策树
一、决策树的原理 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-then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 。 二、决策树的现实案例 相亲 …