决策树1111

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决策树算法java
qq_32072853的博客
03-28 920
首先来看下本次案例创建得到的决策树长什么样 用于创建这棵决策树的数据如下（第一行的每一列为特征名称，最后一列为分类） 色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,好瓜 青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜 乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜 乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜 青绿,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,好瓜 浅白,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,好瓜 青绿,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,软粘,好瓜 乌黑,稍蜷,浊响,稍糊,稍凹,软粘,好瓜 乌黑,稍蜷,浊响,清晰,稍凹,硬滑,好瓜 乌黑,稍蜷,
数据挖掘习题汇总：线性回归、KNN、K-means、决策树、关联规则
轻舟已过万重山
06-24 6189
文章目录作业清单（4/20）作业清单（4/22）csv、线性回归【3】 思考最大似然估计MLE和最小二乘之间的关系？作业清单（4/29、5/4）实验报告1. 一元回归——通过面积预测房价2. 建立多元回归模型——波士顿房价预测数据集使用的第三方库读取并处理数据查看数据查看数据分散情况——绘制箱形图数据集分割建立多元回归模型测试画图表示结果实验结果分析知识点总结过拟合&欠拟合数据清洗作业清单（5/11）作业清单（5/13）KMeans实验报告（K=2）实验目的实验步骤1. 数据准备2. KMeans算
决策树 连续变量_决策树与随机森林（7）—— randomForest package
weixin_31847389的博客
01-15 2146
上一部分系统分享了随机森林的原理决策树与随机森林(6)—— 随机森林算法原理，这次来聊下 randomForest 包。1. randomForest函数这个函数其实输入好 y~x1+x2... 和 data 就行了，比较简单。如果 y 是分类变量，那么建立的就是分类树，如果 y 是连续变量，建立的就是回归树。下面的参数中，data、x 、y 这类参数应该都特别熟悉了，这里就不详细...
决策树算法
m0_52287942的博客
03-21 735
女孩母亲要给她介绍对象，年龄是多少，母亲说24。长得帅吗?挺帅的。收入高吗?中等收入。是公务员吗?母亲说，是的。女孩:好，我去见见。根据实力构建决策树:问题:图片是二叉树吗?决策树是标准的二叉树，每个节点只有两个分支~上面那棵树中，属性:绿色的节点(年龄、长相、收入、是否是公务员)属性叫做，data，数据，一般使用X表示跟属性对应，目标值(橘色节点)，一般使用y表示 构建这棵树时，先后顺序，每个人，标准不同，树结构不同计算机，构建树，标准一致的，构建出来的树，一致。
机器学习——决策树
nai1111的博客
11-13 812
通过两种算法的对比可见，决策树模型在信贷场景中既能保证可解释性，又能通过不同准则适配多样化业务需求，具有较高的实用价值。（基尼系数准则）构建决策模型，对比两种算法在特征选择、决策路径及预测性能上的差异，为贷款自动化审批提供参考。在信贷风控场景中，决策树因其可解释性强、逻辑清晰的特点被广泛应用。本文基于 16 条贷款审批样本，分别采用。
机器学习实战之路 —— 3 决策树与随机森林（二）
zhudj08的博客
02-14 2635
机器学习实战之路 —— 3 决策树与随机森林二1. 随机森林概述2. 随机森林的构建过程2.1 Bagging与随机森林2.2 OOB数据2.3 随机森林RandomForestClassifier3. 实战 - 鸢尾花数据集随机森林分类4.参考学习的书目及论文 1. 随机森林概述 在上一篇博客中已经对决策树算法及实践做了论述，其中就有谈到关于决策树的过拟合问题，随着决策树模型越复杂，则模型适应性越差，越容易发生过拟合的问题。并讲述一般通过剪枝算法来防止决策树过拟合，提高算法泛化性能的方法。 但就此我们可以
决策树的C++实现(CART)
网络资源是无限的
10-13 6772
关于决策树的介绍可以参考： https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/78880934 CART算法的决策树的Python实现可以参考： https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/78881143 这里参考 https://machinelearningmastery.com...
决策树与K-近邻分类随堂笔记（二）
weixin_42406148的博客
08-11 1292
最近邻方法 最近邻方法也叫K-近邻或K-NN，是一种常见的分类方法。这个方法遵循紧密性假说：当样本之间的距离较好的满足我们设置的方法（或者说条件），我们就足够有理由认为它们属于同一类。 比如：在下面二分类中，我们足够有理由认为：绿球是属于蓝色球类而不是红色球类。这是因为绿球距离蓝球足够的近。 最近邻对测试集的数据进行分类，需要以下3步操作： 计算训练集中每个样本之间的距离 从训练集中选取K个距...
R语言学习——根据信息熵建决策树KD3
蔡军帅
10-27 797
R语言代码 决策树的构建 rm(list=ls()) setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类") #save print sink("tree1.txt") inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE) ...
基于weka平台的决策树算法设计与实现
04-01
基于weka平台的决策树算法设计与实现 是一篇博士论文 很不错，介绍很详细
决策树与规则在优化、程序分析及语言识别中的应用
# 决策树与规则在优化、程序分析及语言识别中的应用 ## 1. 拟线性信息系统上的优化问题 ### 1.1 n 城市旅行商问题 在图 \(G_n\) 中，为每条边 \(i\)（\(i = 1, \ldots, n(n - 1)/2\)）赋予一个实数 \(a_i\)，将其视...
决策树ID3算法（C++实现）与浅谈
Mr_Treeeee的博客
12-11 1162
样本从网上找的。   要求样本为：对于NBA选手的各项能力，预测出他所应得的薪资水平。   ID3.h：   #ifndef ID3_h #define ID3_h #include <iostream> #include <string> #include <math.h> #include <vector> using nam...
如何在微信个人号开发中有效管理API接口？
Gerardisite的博客
11-20 365
拒绝适配漩涡，专注业务创造。• 模块化：支付、消息、客服，自由拼装• 高稳定：网络波动、令牌失效，自动修复• 永无忧：底层API更新，业务代码无需变动。
微信个人号API二次开发：如何提高开发效率和质量
FeiHuo56515的博客
11-20 386
拒绝适配漩涡，专注业务创造。• 模块化：支付、消息、客服，自由拼装• 高稳定：网络波动、令牌失效，自动修复• 永无忧：底层API更新，业务代码无需变动。
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
12-04
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【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
12-04
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
最新发布
12-04
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基于VSCode跨平台开发环境的Boost多线程库实践项目_通过mutex互斥锁与condition条件变量实现多线程同步控制_创建两个独立运行的读线程与两个并行执行的写线程_确.zip
12-04
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以下代码，生成的结果是什么？怎么分析？有没有更进一步的代码# 加载必要的库 library(rpart) install.packages("rpart.plot") library(rpart.plot) # 示例数据集结构 data <- read.csv("F:\\1111R\\CSL\\pca_data1.csv") # 替换为实际数据路径 head(data) # 构建CART模型 model <- rpart( formula = LST ~ NDBI + NDVI + NDWI, data = data, method = "anova" # 因变量为连续值，使用ANOVA方法 ) # 可视化决策树 rpart.plot(model, main = "CART Model for LST Prediction") # 按LCZ分类拆分数据 data_list <- split(data, data$LCZ) # 初始化模型列表 models <- list() # 构建每个LCZ类型的模型 for (lc in names(data_list)) { models[[lc]] <- rpart( formula = LST ~ NDBI + NDVI + NDWI, data = data_list[[lc]], method = "anova" ) } # 可视化每个LCZ类型的决策树 for (lc in names(models)) { rpart.plot(models[[lc]], main = paste("CART Model for LCZ Type:", lc)) } # 提取模型的cp值 cp_values <- lapply(models, function(model) model$cptable) # 打印cp值 print(cp_values)
08-27
我们被要求使用rpart和rpart.plot包构建CART回归树模型，并根据LCZ分类拆分数据训练子模型，最后可视化决策树并分析模型的cp值。 步骤： 1. 安装并加载必要的包：rpart, rpart.plot 2. 准备数据：这里我们使用...
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