机器学习 决策树 转载

最新推荐文章于 2025-01-03 22:13:59 发布
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#决策树python3.6

本文为Python初学者提供实用指导，特别针对Python 3.x版本的学习者。通过阅读本文，新手可以快速掌握Python的基础知识。

这篇文章我认为是对于python新手（学习python 3.x）的好文章。

原文链接如下：

https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4770559.html

R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法分类器 (Decision Trees Classifier)
专注生信领域
10-19 685
本文介绍了如何使用R语言实现决策树分类算法，重点应用于乳腺癌风险预测数据集。文章首先概述了决策树算法的基本原理，包括信息增益、递归分割、树的构建、停止条件和剪枝等步骤。接着，详细描述了数据预处理、特征选择、模型构建和评估的完整流程。通过R语言中的rpart、caret等包，文章展示了如何加载数据、进行数据切割、调节参数、构建模型、预测测试数据并评估模型性能。此外，还探讨了特征的重要性分析、模型保存和总结。数据集来自UCI机器学习库，包含569个样本，用于区分恶性和良性肿瘤。文章提供了完整的代码和可视化结果，
机器学习-决策树
jiangjiane
08-21 1780
决策树（decision tree） 转载自：点击打开链接 说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节，但博客中仍有部分文字摘自周老师的《机器学习》书，仅供学习交流使用。转载博客务必注明出处和作者，谢谢。         决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experiments in I
机器学习笔记（2）-决策树
金融风控笔记
07-19 1597
（1）基尼值​Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，表示数据集整体的不确定性。Gini(D)越小，数据集D的纯度越高，不确定性越小。（2）基尼指数​表示经a分割后数据集D的不确定性。（3）基尼不纯度的减少量。
机器学习 - 决策树
Serence
08-09 466
决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。 引言 通俗的来理解决策树，比如说下班的时候，我们会根据很多情况来决定我们接下来做什么，比如说像下面这张图这样： 这也就引出了我们的问题——人凭借自己的感觉来决定做每个决策的先后顺序，那么计算机是怎么知道什么时候该做什么决策呢？这也就引出了信息熵的概念。 正文 信息熵 1948 年，香农提出了信息熵的概念解决了信息的量化问题【我们今天知道的 1bit 就是信息量化的结果】（如果不知道什么是熵的读者可以戳这里
机器学习基础算法 (四)-决策树（Decision Tree）
海棠AI实验室
01-03 1251
决策树是一种强大的监督学习方法，适用于分类和回归任务。通过直观的树形结构，决策树能够有效地对数据进行分割和预测。本文介绍了决策树的基本原理、Python实现、模型评估与调优方法，并通过鸢尾花分类案例展示了其应用。尽管决策树简单易懂，但在实际应用中，我们需要注意过拟合问题，并通过合理的超参数调优来提高模型的性能。希望通过本文的介绍，能够帮助你更好地理解决策树算法，并能够在实际项目中灵活运用。
机器学习决策树作业
T_Y_F_的博客
05-04 2177
机器学习决策树作业
机器学习实战（三）——决策树
weixin_44953928的博客
02-22 655
转载：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79525237 决策树 (声明：本文内容来自机器学习实战和统计学习方法，是两者的整合，并非来自单个书籍） 决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 用决策树分
【机器学习15】决策树模型详解
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lys_828的博客
09-19 4万+
决策树算法前言一、决策树算法的概述1.树模型2.树模型基本流程二、熵的作用三、决策树构造实例四、信息增益率和gini系数五、剪枝方法六、分类、回归任务七、树模型的可视化展示八、决策边界展示分析九、决策树预剪枝常用参数十、回归树模型总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的决策树的详细内容。 一、决策树算法的概述 1.树模型 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测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
机器学习算法详解之决策树(一)
RayChiu757374816的博客
10-26 1846
决策树是什么不解释了直接上树 决策树的特点 1.可以处理非线性问题 2.可解释性强，可以树状图形化表示，直观好理解 3.模型推理简单效率极高 决策树在训练的时候计算量是非常大的，因为要在每个节点全量遍历数据，但是一但模型生成部署，推理计算的极快，本身就是if else的事情。 4.缺点是不容易显示地使用函数表达，不可微 强行用数学表达形式表达决策树 使用推理模型的时候 此时是模型已经通过大量数据生成模型树，需要用它来预测了。 ...
【机器学习】python实现ID3决策树
一名在读学生
06-20 3673
【机器学习】ID3决策树的学习笔记
机器学习西瓜书吃瓜笔记之(二)决策树分类 附一键生成决策树&可视化python代码实现
xwmisc的博客
10-13 3762
决策树分类（附一键生成可视化python代码实现） 决策树 决策树是用于分类任务的树结构，它的叶子结点为类别，其余节点为判断操作。 决策树类似于日常中判断分类的方法。对某个样本进行分类时： 从根节点开始 得到所处节点的判断结果 移动到满足结果的子节点上 当移动到叶子结点上时，返回类别，否则转第2步 研究决策树，重点在于如何构建决策树。 构建 决策树学习基本算法： 输入: 训练集 D={(X1,y1),(X2,y2),...,(Xm,ym)} 属性集 A={a1,a2,.
机器学习从零到入门 GBDT 梯度提升决策树
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10-25 1405
GBDT 详解一、 梯度的概念1、日常生活中的梯度2、函数中的梯度2.1、走进数学2.2、从数学到机器学习(1)、损失函数的理解 loss function(2)、梯度的理解 gradient(3)、梯度下降与损失函数二、GBDT1、回归树 - Regression Decision Tree，DT2、梯度提升 - Gradient Boosting - GB3、提升树 - Boosting Desicion Tree - BDT三、GBDT的应用1、GBDT的分类与回归2、GBDT+LR 一、 梯度的概
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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Graphviz 2.38版本安装指南与机器学习决策树应用
标签“机器学习 决策树”暗示Graphviz可以用来可视化与机器学习相关的内容，特别是决策树。在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归方法。由于决策树的结构特点，它非常适合用图形化的方式展示其决策过程，帮助...
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