【机器学习笔记】Decision Trees（决策树）

最新推荐文章于 2024-09-09 19:39:08 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 Decision Tree 决策树
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本文介绍了决策树的基本概念，包括根结点、内部结点和叶结点。通过使用Gini不纯度来衡量特征与目标变量的相关性，以确定决策树的构建。内容涵盖了如何选择根结点，如何处理布尔值和数值特征，以及计算Gini不纯系数的方法。

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【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】决策树（decision tree）
qq_49150070的博客
08-27 2553
决策树
深度学习笔记: 最详尽解释决策树 Decision Trees
weixin_53765658的博客
06-24 1027
通常，决策树会提出一个陈述，然后根据该陈述是真还是假来做出决定。当决策树将事物分类到不同类别时，称为分类树。当决策树预测数值时，称为回归树。
决策树（Decision Trees）
weixin_30654419的博客
04-14 254
转载于:https://www.cnblogs.com/LUOyaXIONG/p/10705304.html
机器学习算法 --- Decision Trees Algorithms
weixin_33995481的博客
06-13 167
一、Decision Trees Agorithms的简介 　　决策树算法（Decision Trees Agorithms），是如今最流行的机器学习算法之一，它即能做分类又做回归（不像之前介绍的其他学习算法），在本文中，将介绍如何用它来对数据做分类。 　　本文参照了Madhu Sanjeevi ( Mady )的Decision Trees Algo...
机器学习实战：决策树(decision Trees)
Flyer
07-24 942
from numpy import * from math import log import operator def calcShannonEnt(dataSet): num=len(dataSet) labelCount={} for data in dataSet: currentLabel = data[-1] #if curre
Decision Trees 决策树
weixin_34253126的博客
11-26 305
Decision Trees（DT）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。 目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树从数据中学习用一组if-then-else决策规则逼近正弦曲线。 树越深，决策规则越复杂，模型也越复杂。 决策树的优点： 易于理解和解释。树可以被可视化。 需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标...
机器学习 - 决策树 Decision Tree（学习笔记）
m0_65392155的博客
12-26 656
什麽是决策树 一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别 本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则 优点： 1.计算量小，运算速度快 2.易于理解，可清晰查看各属性的重要性 缺点： 1.忽略属性间的相关性 2.样本类别分佈不均匀时，容易影响模型表现 3.ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 4.信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 5.只能用于处理离散分布的特征 6.没有考虑缺失值...
决策树_Decision_Tree学习笔记
02-24
### 决策树_Decision_Tree学习笔记 #### 决策树概述 决策树是一种常用的机器学习方法，主要用于分类和回归任务。它通过一系列的问题来预测数据的类别或数值。决策树的学习过程包括特征选择、决策树生成以及决策树...
优达学城机器学习之--决策树(Decision Trees)
辰辰沉沉大辰沉
02-26 2003
前言 决策树(Decision tress)是继朴素贝叶斯(NB)，向量机(SVM)之后的另一种监督分类算法(supervised classification algorithm)。 决策树已经有几十年的历史，稳定性非常好。 和支持向量机类似，决策树也可以使用核技巧，将线性决策面转换为非线性的决策面。 前置知识 可线性分离的数据 有一个人喜欢冲浪，帆板冲浪需要满足两个条件，要有风，要...
决策树 (Decision Trees)
最新发布
m0_60388871的博客
09-09 1095
决策树（Decision Trees）是一种简单但功能强大的算法，常用于分类和回归任务。我们可以将其比喻为一个二叉树，它帮助我们根据数据的特征，以一种类似问问题的方式做出决策。：每个节点代表一个特征或属性。在这个节点，我们会根据某个条件（比如“温度是否大于30度？”）来划分数据。：叶子节点是最终的决策或输出，代表决策树给出的分类结果或预测值。：决策树从根节点开始，是树结构的起始点。：从一个节点到另一个节点的一条路径，表示根据某个条件的不同结果（“是”或“否”）而进行的分裂。
neural-backed-decision-trees:使决策树与CIFAR10，CIFAR100，TinyImagenet200，Imagenet上的神经网络竞争
03-20
神经支持的决策树··· · 阿尔文·温（Alvin Wan），*丽莎（Lisa Dunlap），*丹尼尔（Daniel Ho），尹季汉（Jihan Yin），李小龙（Scott Lee），亨利·金（Henry Jin），苏珊（Suzanne Petryk），莎拉·阿德尔·巴尔加（Sarah Adel Bargal），约瑟夫·冈萨雷斯（Joseph E. *表示相等的贡献 NBDT在CIFAR10，CIFAR100，TinyImagenet200，ImageNet上与现代神经网络相匹配或优于现代神经网络，并且可以更好地将未分类的类别泛化至多16％。此外，我们的损失将原始模型的准确性提高了2％。我们在ImageNet上达到了76.60％。。 目录 更新 2/2/21讲座：发布了 ，并进行了 1/28/21 arXiv ：用最新结果更新了 ，提高了神经网络的准确性，泛化性和可解释性（4个新的人体
决策树(Decision Tree)
W________11的博客
12-07 1343
一些关于决策树的基础知识。
决策树（Decision Tree）
weixin_52993114的博客
09-04 7540
决策树算法原理及其应用介绍
决策树(Decision Trees)
東方海竹
11-28 476
决策树(Decision Trees) 1. Training and Visualizing a Decision Tree 2. Making Predictions 3. The CART Training Algorithm 4. Regularization Hyperparameters 5. Regression 6. Instability 不确定性
Decision Trees
kakak_的博客
03-19 371
sklearn.tree 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。 构造决策树的关键步骤是分裂属性，就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支，其目标是让各个分裂子集尽可能地“纯”。尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别...
【ML】决策树（Decision trees）
北境の守望者
08-24 456
Ref Decision trees algorithms: origin, 中翻, 课件 决策树Decision Tree原理与实现技巧 决策树（Decision Tree）&随机森林（Random forest）
机器学习（3）：决策树 Decision Trees
陈宸的博客
02-27 1059
目录 一、决策树基础 二、scikit-learn中的决策树 2.1 回归决策树DecisionTreeRegressor 2.1 分类决策树DecisionTreeClassifier   一、决策树基础 1.1决策树： 从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）决策树，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。 1.2根节点： 第一个选择点决策树。非叶子节点与...
Jim Liang的机器学习笔记：全英文详细图解
10. 决策树（Decision Trees）：通过树形结构进行分类或回归，易于理解和解释。 11. AdaBoost：通过迭代增强弱分类器，形成强分类器。 12. 随机森林（Random Forest）：包含多个决策树的集成学习方法，提高预测精度...
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