- 文章目录 一、问题二、解决方法 一、问题 在学习机器学习决策树算法时，想把决策树算法生成的模型使用画图的方式展示出来，遇到如下图的报错： 这是因为没有安装GraphViz’s exec... 文章目录 一、问题二、解决方法 一、问题 在学习机器学习决策树算法时，想把决策树算法生成的模型使用画图的方式展示出来，遇到如下图的报错： 这是因为没有安装GraphViz’s exec...
- 决策树缺失值处理和剪枝 缺失值处理剪枝 缺失值处理 原始数据为： 我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征？我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值... 决策树缺失值处理和剪枝 缺失值处理剪枝 缺失值处理 原始数据为： 我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征？我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值...
- 一、决策树 所谓决策树，就是自顶而下树形的结构，每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程 好处：结构清晰，模仿人类思考的流程。 以下为某商品经过推销后，收集回来的客户信息，包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性，最后一列代表该客户买没买。 1.用树状的结构表示上面的信息表... 一、决策树 所谓决策树，就是自顶而下树形的结构，每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程 好处：结构清晰，模仿人类思考的流程。 以下为某商品经过推销后，收集回来的客户信息，包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性，最后一列代表该客户买没买。 1.用树状的结构表示上面的信息表...
- 前言 决策树方法在分类，预测，规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶结点对应着属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点，多数类的标号给出达到这个结点的样本所属的类。构造决策数的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标... 前言 决策树方法在分类，预测，规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶结点对应着属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分若干个子集。对于非纯结点，多数类的标号给出达到这个结点的样本所属的类。构造决策数的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标...
- 1.找准关键词，确定考点。选项中没有具体考点的项，就看选项中有没有总的包括项涵盖这个考点的。 以下题为例： 【单选】项目团队成员要求使用移动通讯程序,以便更快的审批有关成本,进度的变更,请问项目经理需要参考什么文件?( ) A项目管理计划 B进度基准 C相关方管理计划 D进度管理计划 解析:正确答案为:A。关键词“变更”,... 1.找准关键词，确定考点。选项中没有具体考点的项，就看选项中有没有总的包括项涵盖这个考点的。 以下题为例： 【单选】项目团队成员要求使用移动通讯程序,以便更快的审批有关成本,进度的变更,请问项目经理需要参考什么文件?( ) A项目管理计划 B进度基准 C相关方管理计划 D进度管理计划 解析:正确答案为:A。关键词“变更”,...
- 前言： 本专栏主要结合OpenCV4，来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。 系列文章，持续更新： ... 前言： 本专栏主要结合OpenCV4，来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。 系列文章，持续更新： ...
- 如果不能将一棵决策树可视化，我觉的很难学好决策树这一部分 安装好Graphviz 为什么要安装呢 因为要使用sklearn自带的 export_graphviz http://www.graphviz.org/ 设置环境变量 pip install pydotplus 测试一下 # -*- coding：utf-8 -*- # time ：201... 如果不能将一棵决策树可视化，我觉的很难学好决策树这一部分 安装好Graphviz 为什么要安装呢 因为要使用sklearn自带的 export_graphviz http://www.graphviz.org/ 设置环境变量 pip install pydotplus 测试一下 # -*- coding：utf-8 -*- # time ：201...
- 在决策树中有一个很重要的概念就是深度 没错决策树很容易过拟合 从iris来看下所谓的过拟合 环境 jupyter notebook 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklea... 在决策树中有一个很重要的概念就是深度 没错决策树很容易过拟合 从iris来看下所谓的过拟合 环境 jupyter notebook 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklea...
- 上次探究了深度对决策树的影响，发现深度越大，容易发生过拟合 没错今天来说所谓的剪枝和随机森林 剪枝总体思路： 由完全树T0开始，剪枝部分结点得到T1，再次剪 枝部分结点得到T2…直到仅剩树根的树Tk； 在验证数据集上对这k个树分别评价，选择损失 函数最小的树Tα 首先了解上面是剪枝系数 但是主要用随机森林算法来防止过拟合，也是决策树的加强版 那什么... 上次探究了深度对决策树的影响，发现深度越大，容易发生过拟合 没错今天来说所谓的剪枝和随机森林 剪枝总体思路： 由完全树T0开始，剪枝部分结点得到T1，再次剪 枝部分结点得到T2…直到仅剩树根的树Tk； 在验证数据集上对这k个树分别评价，选择损失 函数最小的树Tα 首先了解上面是剪枝系数 但是主要用随机森林算法来防止过拟合，也是决策树的加强版 那什么...
- 决策树和随机森林 信息熵 熵 联合熵 条件熵 互信息 决策树学习算法 信息增益 ID3、C4.5、CART Bagging与随机森林 概念部分 思考：两点分布的信息熵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt p = np.linspace(0.0000001,1,100... 决策树和随机森林 信息熵 熵 联合熵 条件熵 互信息 决策树学习算法 信息增益 ID3、C4.5、CART Bagging与随机森林 概念部分 思考：两点分布的信息熵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt p = np.linspace(0.0000001,1,100...
- 随机森林（Random Forest） 随机森林是许多决策树组成的模型。这个模型不仅仅是一个森林，而且它还是随机的，因为有两个概念： 随机抽样的数据点; 基于要素子集拆分的节点; 随机抽样 随机森林背后的关键是每棵树在数据点的随机样本上训练。... 随机森林（Random Forest） 随机森林是许多决策树组成的模型。这个模型不仅仅是一个森林，而且它还是随机的，因为有两个概念： 随机抽样的数据点; 基于要素子集拆分的节点; 随机抽样 随机森林背后的关键是每棵树在数据点的随机样本上训练。...
- Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-... Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-...
- @Author：Runsen 决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法。决策树算法采用树形结构，每一次选择最优特征，来实现最终的分类，因此决策树是一种递归的算法。但是，决策树很容易产生过拟合现象，最常见的处理方法进行剪枝的处理和限制决策树的深度。随机森林，是由多棵决策树集成，因此随机森林一种基于树的模型集成学习方法，下面，将详细介绍决策树和随机森林算法。 决策树 ... @Author：Runsen 决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法。决策树算法采用树形结构，每一次选择最优特征，来实现最终的分类，因此决策树是一种递归的算法。但是，决策树很容易产生过拟合现象，最常见的处理方法进行剪枝的处理和限制决策树的深度。随机森林，是由多棵决策树集成，因此随机森林一种基于树的模型集成学习方法，下面，将详细介绍决策树和随机森林算法。 决策树 ...
- 这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全，一来学不完，二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录，也给大家参考，如有什么不足之处，欢迎指教。 前置知识及技能： 1、线性代数基础，如果没的话，还是先学了这门课在研究吧，不然会哭的。 2、学会python就行了。R也可以用用。 做了个流程图，来展示下我的学习路线。 除了入门课程外，其他四... 这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全，一来学不完，二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录，也给大家参考，如有什么不足之处，欢迎指教。 前置知识及技能： 1、线性代数基础，如果没的话，还是先学了这门课在研究吧，不然会哭的。 2、学会python就行了。R也可以用用。 做了个流程图，来展示下我的学习路线。 除了入门课程外，其他四...
- 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 & 评估 模块 6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决... 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 & 评估 模块 6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决...
上滑加载中
推荐直播
-
基于OpenHarmony的计算机学科人才培养经验分享2024/11/28 周四 19:00-21:00
华为开发者布道师、兰州大学信息科学与工程学院教授周睿
老师们、同学们，这里有不容错过的精彩！ 想了解计算机类人才培养存在哪些挑战？想知道OpenHarmony如何应用于人才培养？本次直播，为你分享基于它的科创实践、专业社团实践和教学实践途径，培养学术型、应用型和复合型精英人才。快来报名，开启提升之旅！
回顾中 -
全面解析华为云EI-API服务：理论基础与实践应用指南2024/11/29 周五 18:20-20:20
Alex 华为云学堂技术讲师
本期直播给大家带来的是理论与实践结合的华为云EI-API的服务介绍。从“主要功能，应用场景，实践案例，调用流程”四个维度来深入解析“语音交互API，文字识别API，自然语言处理API，图像识别API及图像搜索API”五大场景下API服务，同时结合实验，来加深开发者对API服务理解。
去报名 -
华为ICT大赛2024-2025 编程赛-鸿蒙技术赋能2024/12/01 周日 14:00-18:00
赵小刚 武汉大学计算机学院软件工程系 副教授
本期直播将与您一起交流学习OpenHarmony 物联网应用开发，助力您在华为ICT大赛2024-2025编程赛中取得好成绩。
即将直播
热门标签