决策树到随机森林

最新推荐文章于 2025-08-06 19:05:46 发布
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#机器学习 #人工智能

决策树和随机森林）

决策树

从决策树到随机森林：树型算法的原理与实现
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决策树是一种监督学习算法。它适用于类别和连续输入（特征）和输出（预测）变量

分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。

随机森林

个人总结：从 决策树 到 随机森林
yyhhlancelot的博客
05-24 1187
关于决策树的一些可能需要了解的知识点，在个人总结：决策树中有所涉猎。 谈到随机森林，就需要了解bagging，而谈到bagging，就需要了解集成学习。 集成学习：构建并租个多个学习器来完成任务。获得比单一学习器更优越的性能。 两种选择： 同质：比如都是决策树个体学习器，都是神经网络个体学习器。 同质也可分为两类： 个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器串行生成，代表算法...
从决策树到随机森林
weixin_30443731的博客
06-01 215
这里仅介绍分类决策树。 决策树：特征作为决策的判断依据，整个模型形如树形结构，因此，称之为决策树 对于分类决策树，他们可以认为是一组if-then规则的集合。决策树的每一个内部节点有特征组成，叶子节点代表了分类的结果。父节点和子节点之间是由有向边连接，表示了决策的结果。 在这里，有必要解释一下，为什么决策树的学习过程变成了三个步骤：特征选择、决策树生成和剪枝。而不是像LR或...
【机器学习（五）】从决策树到随机森林
qq_39709813的博客
06-18 922
引言
决策树与随机森林
qq_62945476的博客
04-03 1873
决策树与随机森林
精选资源
随机森林计算指标重要性-从决策树到随机森林Python实现
04-21
随机森林计算指标重要性-从决策树到随机森林Python实现
精选资源
月亮数据预测(决策树和随机森林算法).zip
05-17
总的来说，这个项目展示了如何利用决策树和随机森林两种机器学习算法对特定数据进行建模和预测，同时也涉及到了数据预处理、特征选择和模型评估等多个环节。通过学习和实践这样的项目，可以加深对机器学习的理解，...
决策树和随机森林的学习报告
11-21
### 决策树和随机森林的学习报告 #### 决策树概述 决策树是一种常见的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过一系列规则来预测数据的目标值，这些规则是通过对训练数据集进行分割和选择最佳分割点而形成的...
精选资源
【代码分享】基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）
04-11
本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码在最下方，想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要...
Spark 机器学习 —— 从决策树到随机森林
04-22 1875
构造训练数据import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPointval rawdata = sc.textFile("covtype.data") val data = rawdata.map{ line => val row = line.spli
决策树及随机森林
lichengxiang的博客
02-09 326
一。认识决策树 二。决策树的划分依据之一-信息增益 三。常见决策树使用的算法 四。决策树案例 五。决策树的结构、本地保存 六。决策树的优缺点以及改进 七。集成学习方法-随机森林 1.定义 2.算法 3.随机抽样 4.有放回的抽样 5.代码形式 八。随机森林的优点 九。总结
机器学习④【算法详解：从决策树到随机森林】
最新发布
m0_74027965的博客
08-06 1221
今天，我们将深入探讨两种强大且广泛应用的算法——决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）。
机器学习总结8_从决策树到随机森林
这是一个关于科研民谣运动生活以及爱的博客
06-17 1615
0.先通过一个例子引入： 例子转自：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 如果对树结构有所了解的话，很容易生成一个树， 这就是一个决策树，通过这个树就可以判断出女孩到底会不会去见一个相亲对象。 我们可以看到决策树描述了整个做决定的过程，它和人们实际做决定的过程非常的类似，有
从决策树到随机森林--小结
qq_35793943的博客
01-17 560
决策树算法接触了三种，ID3，C4.5，CART。 1. ID3采用信息增益来选择特征，算法比较基础也简单，缺点是容易过拟合，不能适应连续性输入。 2. C4.5采用信息增益率来选择特征，能应对连续性输入了。 3. CART用基尼指数来选择特征。值得一提的是，sklearn有关决策树的库中，默认是用CART，可选ID3，但是没有看见C4.5的相关可选值。（在随机森林里也是这样） 随机森林
机器学习 决策树进阶 随机森林
duoyasong5907的博客
12-11 481
决策树
从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
yue_yun_的博客
06-27 2315
决策树和随机森林作为机器学习中的经典算法，各有优劣。决策树以其高可解释性和快速训练的特点，适合对模型解释要求较高、数据量较小的场景；随机森林则凭借强大的抗过拟合能力和特征选择优势，在复杂数据和大规模数据集上表现出色。在实际应用中，我们应根据具体问题和数据特点，灵活选择和调优这两种算法，让"树形家族"在不同的业务场景中发挥最大价值。
机器学习手撕代码（2）决策树及随机森林
CYS_zxcvbnm的博客
02-15 612
机器学习手撕代码（2）决策树及随机森林 本篇分享一下决策树及随机森林的代码，DTandRF.py为决策树以及随机森林两个模型的代码。utils.py中为可视化结果的工具。 dataset见本系列第0篇。 DTandRF.py import numpy as np from datasets.dataset import DataSet from sklearn.model_selection import train_test_split from utils import Visualizatio
随机森林底层代码（多颗决策树）
m0_67084346的博客
11-30 577
随机森林底层代码（多颗决策树）
AI：决策树、决策森林与随机森林
Kant2048的博客
04-07 1358
决策树（Decision Tree，简称DT），随机森林（Random Forest，简称RF）
随机森林模型详解：从决策树到随机森林
作者小木用决策树的概念作为基础，逐步解释随机森林的工作原理，包括如何处理分类数据和利用熵值公式进行特征选择。" 随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，每个决策树都是在随机抽样的特征和样本上构建...
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