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机器学习决策树python 共找到574条结果

  • 一:理论部分二、应用(sklearn)调用sklearn中tree包进行模型训练,与其他方法类似,比较简单不赘述,之后补充决策树相关源码解析和调参应用
    2018-08-05
    阅读量:46768
    评论:2
  • 树模型决策树:从根节点开始一步步走到叶子节点(决策)所有的数据最终都会落到叶子节点,既可以做分类也可以做回归树的组成根节点:第一个选择点非叶子节点与分支:中间过程叶子节点:最终的决策结果决策树的训练与
    2019-02-17
    阅读量:141212
    评论:68
  • 今天,我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法,决策树。决策树是对人类认知识别的一种模拟,给你一堆看似杂乱无章的数据,如何用尽可能少的特征,对这些数据进行有效的分类。决策树借助了一种层级分类的概念,每
    2017-11-13
    阅读量:1035669
    评论:202
  • #-*-coding:utf-8-*-__author__='gerry'#先导入所有的classimportxgboostfromnumpyimport*fromsklearnimportmodel
    2017-11-19
    阅读量:20230
    评论:2
  • 1.决策树1.1决策树原理决策树模型基于特征对实例进行分类,它是一种树状结构。决策树每一个叶节点对应着一个分类,非叶节点对应着在某个属性上的划分,根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于
    2017-08-07
    阅读量:1633
    评论:0
  • 决策树与线性模型、逻辑回归的区别1.决策树与线性模型树形模型是一个一个特征进行处理,线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树是一种机器学习的方法。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示
    2019-04-07
    阅读量:665
    评论:0
  • 原理步骤分解遍历数据集循环计算提取每个特征的香农熵和信息增益选取信息增益最大的特征再递归计算剩余的特征顺序将特征排序并将分类结果序列化保存到磁盘当中递归构建决策树使用Matplotlib注解绘制树形图
    2017-07-17
    阅读量:86476
    评论:3
  • 最近在听麦子学院彭亮老师的机器学习课程。想把他课上的代码巩固一边,所以在这儿记录下来,并加上自己的理解。1.创建数据集。创建csv文件:#coding=utf-8importcsv#创建数据集head
    2018-05-10
    阅读量:38838
    评论:19
  • frommathimportlogimportoperatordefcreateDataSet():dataSet=[[1,1,'yes'],[1,1,'yes'],[1,0,'no'],[0,1,'
    2018-01-31
    阅读量:97612
    评论:24