决策树
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【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 超参数调优 超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经…
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ID3 决策树的原理、构造及可视化(附完整源代码)
目录 一、本文的问题定义和(决策树中)信息熵的回顾 ① 本文的问题定义 ②(决策树中)信息熵的回顾 二、ID3 决策树的原理及构造 三、ID3 决策树的可视化源码(含构造过程) 四…
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【人工智能概论】 XGBoost应用——特征筛选
【人工智能概论】 XGBoost应用——特征筛选 文章目录 【人工智能概论】 XGBoost应用——特征筛选 一. 梯度提升算法是如何计算特征重要性的? 二. 动手绘制特征的重要性…
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决策树及分类原理与划分依据:信息熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数
一、决策树及分类原理 决策树:是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果,本质是一颗由多个判断节点组成的树…
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【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战
文章目录 一、直观理解决策树 二、熵的作用 三、信息增益 四、决策树构造实例 4.1 问题描述 4.2 根节点构造 五、信息增益率和GINI系数 5.1 信息增益存在的问题 5.2…
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使用决策树对鸢尾花进行分类python
鸢尾花数据集介绍 一:读取数据 from sklearn.datasets import load_iris # 导入数据集Iris iris = load_iris() #导入数…
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解密人工智能:决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯
文章目录 一、机器学习算法简介 1.1 机器学习算法包含的两个步骤 1.2 机器学习算法的分类 二、决策树 2.1 优点 2.2 缺点 三、随机森林 四、Naive Bayes(朴…
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【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现
文章目录 1 决策树算法 1.1 特征选择 1.2 熵(entropy) 1.3 信息增益 2 ID3算法的python实现 总结 1 决策树算法 决策树(Decision Tre…
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在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码
在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码 文章目录 1、决策树算法代码ID3.py 2、可视化决策树代码visual_decision_tree.py 3、贴几张运…
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【机器学习】07. 决策树模型DecisionTreeClassifier(代码注释,思路推导)
目录 资源下载 实现思路与核心函数解读 DecisionTreeClassifier分类决策树 tree.plot_tree决策树可视化 1. 对决策树最大深度的研究与可视化 绘图…