决策树
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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…
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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…