【菜菜的sklearn机器学习】（1）决策树

最新推荐文章于 2024-09-12 13:34:30 发布
最新推荐文章于 2024-09-12 13:34:30 发布
阅读量981 收藏 16
点赞数 10
分类专栏： MLDL 文章标签： sklearn 人工智能 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_40759442/article/details/142142268
版权

课程学习：1 2. 决策树：概述_哔哩哔哩_bilibili

课程1-决策树DecisionTreeClassifier

决策树的基本流程（找特征-计算不纯度-分）、八个参数、一个属性、四个接口、决策树绘图export_graphviz

八个参数：criterion、2随机参数（random_state、split）、

                5剪枝参数（max_depth、min_samples_leaf、min_sample_split、max_feature、min_purity_decrease）

一个属性

最低0.47元/天 解锁文章
[自用] 菜菜的sklearn 机器学习调参+实例
weixin_44845052的博客
02-27 1002
随机森林调参思想 + 实例调参全过程讲解
《菜菜的机器学习sklearn课堂》数据预处理和特征工程，循序渐进
ccc6553584的博客
04-04 710
例如梯度和矩阵为核心的算法中，逻辑回归、支持向量机、神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，例如K近邻、K-Means聚类，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。决策树和树的集成算法是特例，数据的无量纲化可以是线性的，也可以是非线性的。中心化的本质是缩放的本质是。
《菜菜的机器学习sklearn课堂》sklearn入门与决策树
萌宅鹿的技术小屋
02-10 5758
决策树sklearn简介决策树 - 概述决策树是如何工作的sklearn中的决策树DecisionTreeClassifier重要参数criterion建立一颗树（只有一个参数）random_state、splitter剪枝参数目标权重参数重要属性 feature_importances_常用接口 fit、score、apply、predict实例：分类树在合成数集上的表现 课程要求的配置如下，但是环境只要 >= 它即可。 Python 3.7.1 Scikit-learn 0.20.0 Graph
【3 - 数据预处理】菜菜sklearn机器学习
qq_43629945的博客
01-12 1342
数据无量纲化（归一化、标准化）； 缺失值填充； 处理分类型特征（编码与哑变量）； 处理连续型特征（二值化与分段）
【1 - 决策树 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习
qq_43629945的博客
12-29 1676
分类树的八个参数、一个属性（feature_importances_）、四个接口（fit，score，apply，predict）criterion两个随机性相关的参数：random_state，splitter五个剪枝参数：max_depth，min_samples_split，min_samples_leaf，max_feature，min_impurity_decrease。
菜菜sklearn课件完整版
02-22
**机器学习sklearn库详解** 在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为数据分析和人工智能领域不可或缺的一部分。而Python中的scikit-learn（简称sklearn）库，是实现机器学习任务的首选工具之一。它提供了丰富的算...
【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).zip
02-11
【机器学习】菜菜的sklearn课堂是一套全面讲解机器学习的在线课程，重点在于使用Python中的sklearn库进行实际操作。课程覆盖了从基础知识到高级应用，旨在帮助初学者和有一定经验的学习者掌握机器学习的核心概念和...
【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).rar
08-14
【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课) 这是完整版的课件pdf 1.决策树 2.随机森林 3.数据预处理和特征工程 4.主成分分析PCA 5.逻辑回归与评分卡 6.聚类算法 7.支持向量机上 8.支持向量机下 9.回归大家族 10.朴素...
【3 - 特征工程】菜菜sklearn机器学习
qq_43629945的博客
01-14 1705
过滤法（方差过滤；相关性过滤，含卡方、F检验、互信息）； 嵌入法； 包装法
【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-11全课).7z
04-19
机器学习菜菜的sklearn课堂(1-11课件)，pdf内容包含代码，以及讲解的课件.........
史上最全的菜菜的sklearn学习[教程很详细].rar
05-21
史上最全的菜菜的sklearn学习[教程很详细
（菜菜机器学习教程）Tsai_sklearn_tutorial.zip
08-24
菜菜完整机器学习教程，内含code和从参数说明，以及参考书目的目录等 01 决策树课件数据源码 02随机森林 03数据预处理和特征工程 04主成分分析PCA与奇异值分解SVD 05逻辑回归与评分卡 06聚类算法Kmeans 07支持向量机上 08支持向量机下等
【机器学习】菜菜的机器学习sklearn课堂配套教材和代码
06-29
B站课程《菜菜的机器学习sklearn》的配套教材和代码，老师讲解的很详细的课程，十分推荐。 课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1vJ41187hk?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=b8df0b3923b7bb6a73c8e66c9038159d
《菜菜的机器学习sklearn课堂》聚类算法Kmeans
萌宅鹿的技术小屋
02-24 1873
聚类算法无监督学习与聚类算法 无监督学习与聚类算法 我们已经学习了决策树，随机森林，逻辑回归，他们虽然有着不同的功能，但却都属于 有监督学习 的一部分，即是说：模型在训练的时候，既需要特征矩阵X，也需要真实标签y。 机器学习当中，还有相当一部分算法属于 无监督学习，无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种。聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。 聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的
YB菜菜的机器学习自学之路（一）——基础的罗森布拉特(Rosenblatt)感知器
byang_18的博客
01-19 989
罗森布拉特(Rosenblatt)感知器
【菜菜的sklearn机器学习】（2）回归树
最新发布
sinat_40759442的博客
09-12 933
机器学习笔记-回归树
菜菜的机器学习sklearn实战-----集成学习----随机森林
Avery123123的博客
03-25 3065
菜菜的机器学习sklearn实战-----集成学习----随机森林 菜菜的机器学习sklearn实战-----集成学习----随机森林集成学习集成学习算法概述Bagging和Boostingsklearn中的集成学习算法sklearn中的集成算法模块ensemble随机森林RandomForestClassifier重要参数控制基评估器的参数n_estimators来建一片森林吧交叉验证 cros...
掌握机器学习：全面解读菜菜sklearn课件
菜菜sklearn课件完整版是一套专注于使用Python进行机器学习的教育材料。它以深度讲解和实践相结合的方式，为学习者提供了从基础到高级的机器学习知识和技能。该课件涉及了机器学习领域中最流行的库之一sklearn（全称...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值