scikit-learn决策树算法类库使用小结

最新推荐文章于 2021-01-05 11:29:04 发布
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决策树分类器在Scikit-learn的使用小结
qq_29003925的博客
07-17 9010
scikit-learn决策树算法库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。本文详细介绍DecisionTreeClassifier 在python scikit-learn上的使用。包含数据读取，模块载入，模块使用，规则导出，模型保存，调参说明。
python梯度提升回归树_scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
weixin_39860108的博客
12-08 1033
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。1.scikit-learn GBDT类库概述在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参...
决策树留一法python代码_ScikitLearn决策树算法类库使用小结
weixin_34802266的博客
01-05 207
1scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义几乎完全相同，但是意义不全相同。下面就对DecisionTreeClassifier和De...
scikit-learn决策树算法使用
小熊猫的博客
03-01 4748
之前对决策树的算法原理做了总结，今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键点。 这里直接使用实例进行简单的决策树分类讲解,至于sklearn的DT类详细讲解可以参看官方文档 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是Decisi...
scikit-learn Adaboost类库 参数说明
无名岛
02-09 3908
　　　在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。 1. Adaboost类库概述 　　　　scikit-learn中Adaboost类库比较直接，就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个，...
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
悠悠的博客
03-08 863
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述 　　　　在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为G
scikit-learn随机森林调参小结
weixin_33849215的博客
12-11 1978
　　　　在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 　　　　在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是...
决策树算法调参
weixin_39037925的博客
06-26 2803
scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。 1、特征选择标准： DecisionTreeClassifier：可以选择gini(基尼系数，默认）或entropy（信息增益）。 DecisionTreeClassifier：可以使用mse（均方差，默认）或mae(平均绝对误差）。 通常都是选择默认值。 2、特征划分点选择标准s...
scikit-learn(sklearn)GBDT算法类库介绍
gb4215287的博客
03-28 3065
在梯度提升树（GBDT）原理一文中介绍了GBDT的原理。本文将介绍scikit-learn中GBDT算法类库的使用和调参。 1. scikit-learn GBDT类库概述 在scikit-learn中，GBDT类库包含GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegressor，其中GradientBoostingClassifier用于分...
决策树算法原理及调参
thxiong1234的博客
07-25 9107
1、决策树介绍 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 CART和C4.5支持数据特征为连续分布时的处理，主要通过使用二元切分来处理连续型变量，即求一个特定的值-分裂值：特征值大于分裂值就走左子树，或者就走右子树。这个分裂值的选取的原则是使得划分后的子树中...
机器学习实战之使用 scikit-learn 库实现决策树
CongliYin的博客
04-03 724
数据如图所示： 1、数值转换： 构造决策树之前，需要将数据转化成数值形式，对了类别 label，yes 和 no 分别为 1， 0；对了样本数据，比如第一行属性 age，它有 youth middle_aged 和 senior 三类，那么我们可以把 youth 写成 [1,0,0]，middle_aged 写成 [0,1,0]的向量形式。python 提供了专门转换属性值为数值向量的方法...
Scikit-learn决策树算法库总结与简单实践
NLP_谢立侠
11-04 4428
1）Scikit-learn决策树算法库概述 2）DecisionTreeClassifier常用参数         Scikit-learn DecisionTreeClassifier类官方API：class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘gini’, splitter=‘best’, m...
Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836ball treek-d tree也有问题[最近邻查找算法kd-tree ]。矩形并不是用到这里最好的方式。偏斜的数据集会造成我们想要保持树的平衡与保持区域的正方形特性的冲突。另外，矩形甚至是正方形并不是用在这里最完美的形状，由于它的角。如果图6中的圆
常见病虫识别样本-数据集
05-19
来自2021年软件杯A4赛道的数据集，同时我们自己在网上搜集到了对应害虫的幼虫形态，总共15种害虫，同时对每一种害虫都做了标注，存放在Annotations文件里面。 注意：数据分为图片和Xml文件，xml文件里面是框框的坐标，数据有点少，大家也可以自行添加一点，有几个XML文件是空的。
餐馆点餐管理系统-数据库课程设计-MySQL
05-19
《餐馆点餐管理系统——基于Java和MySQL的课程设计解析》 在信息技术日益发达的今天，餐饮行业的数字化管理已经成为一种趋势。本次课程设计的主题是“餐馆点餐管理系统”，它结合了编程语言Java和数据库管理系统MySQL，旨在帮助初学者理解如何构建一个实际的、具有基本功能的餐饮管理软件。下面，我们将深入探讨这个系统的实现细节及其所涉及的关键知识点。 我们要关注的是数据库设计。在“res_db.sql”文件中，我们可以看到数据库的结构，可能包括菜品表、订单表、顾客信息表等。在MySQL中，我们需要创建这些表格并定义相应的字段，如菜品ID、名称、价格、库存等。此外，还要设置主键、外键来保证数据的一致性和完整性。例如，菜品ID作为主键，确保每个菜品的唯一性；订单表中的顾客ID和菜品ID则作为外键，与顾客信息表和菜品表关联，形成数据间的联系。 接下来，我们来看Java部分。在这个系统中，Java主要负责前端界面的展示和后端逻辑的处理。使用Java Swing或JavaFX库可以创建用户友好的图形用户界面（GUI），让顾客能够方便地浏览菜单、下单。同时，Java还负责与MySQL数据库进行交互，通过JDBC（Java Database Connectivity）API实现数据的增删查改操作。在程序中，我们需要编写SQL语句，比如INSERT用于添加新的菜品信息，SELECT用于查询所有菜品，UPDATE用于更新菜品的价格，DELETE用于删除不再提供的菜品。 在系统设计中，我们还需要考虑一些关键功能的实现。例如，“新增菜品和价格”的功能，需要用户输入菜品信息，然后通过Java程序将这些信息存储到数据库中。在显示所有菜品的功能上，程序需要从数据库获取所有菜品数据，然后在界面上动态生成列表或者表格展示。同时，为了提高用户体验，可能还需要实现搜索和排序功能，允许用户根据菜品名称或价格进行筛选。 另外，安全性也是系统设计的重要一环。在连接数据库时，要避免SQL注入攻击，可以通过预编译的PreparedStatement对象来执行SQL命令。对于用户输入的数据，需要进行验证和过滤，防止非法字符和异常值。 这个“餐馆点餐管理系统”项目涵盖了Java编程、数据库设计与管理、用户界面设计等多个方面，是一个很好的学习实践平台。通过这个项目，初学者不仅可以提升编程技能，还能对数据库管理和软件工程有更深入的理解。在实际开发过程中，还会遇到调试、测试、优化等挑战，这些都是成长为专业开发者不可或缺的经验积累
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BlueCoreTM3-Flash：蓝牙2.4GHz系统的单芯片射频与基带IC集成电路解决方案 蓝牙技术
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内容概要：本文详细介绍了BlueCoreTM3-Flash，一款专为蓝牙2.4GHz系统设计的单芯片射频和基带IC。文章首先概述了BlueCoreTM3-Flash的基本特性，包括高集成度、高速处理能力和大容量内存。接着深入探讨了其底层驱动程序和固件代码的设计，展示了如何通过寄存器操作、中断处理和数据处理来实现高效的蓝牙通信和数据传输。最后，文章列举了BlueCoreTM3-Flash在智能耳机、智能手表等多种蓝牙设备中的实际应用场景，强调了其在物联网和智能设备领域的广泛应用前景。 适合人群：对蓝牙技术和集成电路感兴趣的电子工程师、硬件开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解BlueCoreTM3-Flash的技术特性和优势；②掌握其底层驱动程序和固件代码的工作原理；③探索其在各类蓝牙设备中的具体应用。 其他说明：本文基于CSR公司的官方资料和技术文档，旨在帮助读者全面理解BlueCoreTM3-Flash的功能及其在蓝牙设备中的重要地位。
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