决策树的value是什么意思

最新推荐文章于 2024-08-10 00:35:27 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列 AI理论
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39674414/article/details/111007375?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogC
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决策树的value是什么意思_决策树(Decision Tree)：通俗易懂之介绍
weixin_39718083的博客
12-01 3241
决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Learning），监管学习就是给出一堆样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果，也就是分类结果已知，那么通过学习这些样本...
决策树的value是什么意思_决策树（Decision Trees）
weixin_39968820的博客
11-18 1718
在这篇文章中，我们将讨论一个非常好的模型，它不仅非常强大，而且具有非常方便的可解释性。事实上，该模型的底层结构与人类如何做出决策有着非常明确的相似之处。我们将讨论的模型称为决策树。决策树非常健壮，以至于一些机器学习实践者认为它们在新的问题领域提供了最好的开箱即用性能。听起来很刺激？那就开始吧！动机为了激励决策树，让我们从一个假设的问题开始：决定我们是否能通过本周的人工智能考试。换言之，我们希望建立...
决策树的value是什么意思_机器学习实战：决策树原来这么简单
weixin_39584571的博客
12-01 928
机器学习实战-监督学习、无监督学习上一篇的文章中，我们主要对监督学习与无监督学习进行了讲解，其实还有一个半监督学习，这个可以自行百度，也是比较简单。这一篇中，我们来讲解监督学习中经常用到的算法，决策树。本文章节1、决策树介绍2、信息熵是啥3、决策树与信息熵怎么结合4、决策树的剪枝5、决策树的算法有哪些6、sklearn决策树参数介绍7、决策树实战决策树介绍决策树是啥？用一句简单的话来说就是：决策+...
决策树的value是什么意思_从零开始的机器学习实用指南(六)：决策树
weixin_39674414的博客
11-29 5864
类似SVM，决策树也是非常多功能的机器学习算法，可以分类，回归，甚至可以完成多输出的任务，能够拟合复杂的数据集（比如第二章的房价预测例子，虽然是过拟合了=。=）决策树也是很多集成学习的组件，比如随机森林和梯度提升树等等决策树的训练和可视化还是以熟悉的iris数据集为例：首先训练一个决策树模型，然后做一些可视化，使用export_graphviz()方法，通过生成一个叫做iris_tree.dot。...
决策树中value什么意思_论文检测报告中不同颜色分别代表什么意思？
weixin_39907311的博客
12-07 279
论文查重是毕业论文工作中必不可少的一个步骤，每位同学都必须要完成毕业论文查重才能进入到下一工作中。在初稿撰写完成之后，很多同学都会在网站上找一系列查重软件进行自查，以此了解自己写作的论文重复率情况，一旦发现重复率过高，第一时间对照查重报告进行有针对性的修改。当我们查重之后可以看到报告上有比较详细的说明，正文中的句子也以不同颜色字体体现出来，那么报告中的红色、橙色和绿色分别代表的是什么呢？相信很多初...
决策树value是什么意思
05-29
决策树中的value是指在某个叶子节点处的预测结果或分类结果。在决策树分类算法中，叶子节点是最终分类结果的产生地，每个叶子节点都对应一个分类结果。当决策树模型用于预测新数据时，数据会被沿着决策树从根节点...
详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树
zhang9880000的博客
06-24 1864
决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。本文将详细介绍决策树的历史背景、底层原理、构建过程、常见的算法、应用场景以及优缺点。
机器学习——决策树
最新发布
weixin_62472350的博客
08-10 3193
从理论深入解释决策树模型，并基于sklearn与基于python分别实现该模型应用。
决策树5：剪枝与sklearn中的决策树
木东居士
12-15 3805
0x01 剪枝 当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树可能很庞大，这样的决策树用来分类是否好？答案是否定的。决策树是依据训练集进行构建的，为了尽可能正确地分类训练样本，结点划分过程将...
决策树 value_机器学习中的那些树——决策树（三、CART 树）
weixin_39834281的博客
11-29 333
前言距上篇文章已经过了9个月 orz。。趁着期末复习，把博客补一补。。大碗饭加蛋：机器学习中的那些树——决策树(二)​zhuanlan.zhihu.com在前面的文章中介绍了决策树的 ID3，C4.5 算法。我们知道了 ID3 算法是基于各节点的信息增益的大小 进行划分，但是存在**偏向选取特征值较多的特征**的问题，因此提出了 C4.5 算法，即以信息增益比为标准进行划分 。但是，你可能注意...
决策树 value_决策树DecisionTree（附代码实现）
weixin_39612057的博客
11-25 464
开局一张图（网图，随便找的）。对这种类型的图很熟悉的小伙伴应该马上就看出来了，这是一颗决策树，没错今天我们的主题就是理解和实现决策树。决策树和我们以前学过的算法稍微有点不一样，它是个树形结构。决策树的决策流程就是从所有输入特征中选择一个特征做为决策的依据，找出一个阈值来决定将其划分到哪一类。也就是说，创建一个决策树的主要问题在于：1.决策树中每个节点在哪个维度的特征上面进行划分？2.被选中的维度的...
决策树（DecisionTree）
@毛宏斌
10-08 656
记录下决策树的原理和简单Demo； 文章目录一、决策树原理二、决策树优缺点三、决策树算法种类四、信息增益五、Demo 一、决策树原理 决策树能够生成清晰的基于特征选择不同预测结果的树状结构；希望更好的理解手上的数据的时候，往往可以使用决策树。 在实际应用中，受限于它的简单性，决策树更大的用处是作为一些更有用的算法的基石，例如随机森林。 二、决策树优缺点 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解；对中间值的缺失不敏感；可以处理不相关的特征数据； 缺点：可能会产生过度匹配问题； 适用数据类型：数值型、标称型.
决策树 value_机器学习理论（十一）决策树
weixin_39538536的博客
11-27 514
(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理论（七）模型泛化)(小小：机器学习理论（八）逻辑回归)(小小：机器学习理论（九）分类算法的评价...
python机器学习实战——算法篇之决策树算法（学习的心路历程及学习路线适合小白）（上）
weixin_43745588的博客
02-07 374
传统的机器学习有很多的算法，我上一篇文章整理的KNN是一类，本文将要讲的决策树也是一种很重要的算法，当然要提前说明的是，这些算法本身也有很多小的知识点和分类，我这里只准备将其最经典的算法（或者说入门算法，以及自己对它的理解）随着自己的技术水评的提升后期会一一补充回来的 决策树的相关理论知识，我认为比我整理的全面的大有人在，所以在这里就分享出来 ： 决策树(分类树、回归树） 而我只分享自己的感想，因...
决策树 value_机器学习（8）决策树划分选择
weixin_39603492的博客
12-01 311
决策树一共有三类，ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树，其划分选择分别利用信息增益、增益率和Gini指数。决策树是按照样本属性层层划分，知道最后得到结果，每次选择划分的属性时，依照的准则是该属性所包含的样本经可能属于同一类，即在属性“纯度越大”，在信息论中，香农提出了信息熵的概念来表示信息的纯度。几种决策树的属性划分基本都和信息熵相关。最早的决策树算法是根据信息增益来进行划分选择的，称为I...
决策树
SummerMangoZz的博客
06-21 594
决策树是机器学习中最基本的一种分类算法，主要用来根据训练数据集的特质来一步步往下划分，直到所有特质(属性)都已经使用完毕或者已得到的划分数据集中的数据全部为同一类型的数据。首先我们来看看信息熵和信息增益的定义： 信息： 其中p(xi)是当前在数据集中选择分类为xi的数据集的概率 信息熵： 信息熵表示数据集中数据类别的混乱程度，信息熵越小，表示这个数据集的数据纯度越高，反之就是越
决策树的构建及可视化——帮自己配副隐形眼镜
python爬虫人工智能大数据
05-22 475
前文简介上一篇文章中主要介绍了以下几方面：决策树的简介决策树的流程熵的定义及如何计算熵信息增益的定义及如何计算信息增益依据信息增益划分数据集本文以一个新的数据集(隐形...
python决策树 value_手把手实战机器学习系列: 决策树实现
weixin_39682944的博客
11-27 200
决策树定义:分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型：内部结点(internal node)：表示一个特征或属性。叶结点(leaf： node)：表示一个类。用决策树分类，从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点；这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进...
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