weixin_43213268的博客

一、决策树是怎样工作的重要参数都有哪些？二、下面就开始建立一棵树了，具体步骤如下所示：（1）首先导入需要的模块以及相关的库from sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_split（2）导入数据集wi...

(1)线性回归案例参考文档栗子代码：#倒数模块import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 数据下载diabetes=dataset...

一、决策树之回归树- DecisionTreeRegressor1.参数sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0, max_feat...

一、决策树之回归树案例1.导入相关库import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_selectio...

一、机器学习之随机森林1.1 集成算法概述集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。在现在的...

一、随机森林之回归RandomForestRegressorclass sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (n_estimators=’warn’, criterion=’mse’, max_depth=None,min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0...

一、随机森林-实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参1.1首先先了解一下调参的基本思想：二、下面开始正是调参实例2.1.导入相关库from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.model_selecti...