决策树
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大数据分析案例-基于XGBoost算法预测航空机票价格
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决策树(Decision Tree)
一、理论介绍 决策树(Decision Tree,DT),亦称“判定树”,是以实例为基础的归纳学习算法,它根据样本的特征,按照一定规则将无序的样本分裂成不同的分支,从而达到分类或…
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【机器学习】决策树-Gini指数
1. CART树 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。CART每一个节点上都采用二…
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【数据挖掘】决策树C4.5算法Python实现
目录 前言 注意 决策树算法 C4.5算法 决策树算法进行分类的具体步骤 导入库 分析样本数据 计算各个属性对应的信息增益率 构建决策树 计算决策树的正确率 决策树的可视化 实验结…
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大数据分析案例-基于决策树算法预测ICU患者是否需要插管
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Lesson 8.1 决策树的核心思想与建模流程
文章目录 一、借助逻辑回归构建决策树 1. 决策树实例 2. 决策树知识补充 2.1 决策树简单构建 2.2 决策树的分类过程 2.3 决策树模型本质 2.4 决策树的树生长过程 …
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Adaboost算法详细讲解
转自线上数据建模 Adaboost算法详细讲解 Adaboost(Adaptive Boosting): Adaboost是Boosting模型,和bagging模型(随机森林)不…
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随机森林算法
随机森林 1.1定义 1.2随机森林的随机性体现的方面 1.3 随机森林的重要作用 1.4 随机森林的构建过程 1.5 随机森林的优缺点 2. 随机森林参数描述 3. 分类随机森林…
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【实践】随机森林算法参数解释及调优(含Python代码)
前言 上篇文章梳理了随机森林的各理论要点,本文首先详细解释了随机森林类的参数含义,并基于该类讲解了参数择优过程。 随机森林类库包含了RandomForestClassifer类,回…
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大数据分析案例-基于决策树算法构建银行客户流失预测模型
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