深度学习之tensorflow实战篇

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决策树

学到老

关于决策树ID3算法,熵,信息增益率的权威解释,稍后奉上python代码

决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。 看了本书,叫知识发现,内容很好,果断扫描 这里...

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随机森林,random forest

模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树...

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GBDT分解形式理解,整理中2018-5-10

  GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tre...

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随机森林(Random Forest)  参数解读

随机森林(Random Forest)基本原理参考:https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/54580994

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数学建模过程中的特征选择:scikit-learn--Feature selection(特征选择)

sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。

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关于决策树ID3算法,熵,信息增益率的权威解释,稍后奉上python代码

决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。 看了本书,叫知识发现,内容很好,果断扫描 这里...

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SPSS Modeler 介绍决策树

本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型,分...

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随机森林,random forest

模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树...

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R完成--决策树分类 一个使用rpart完成决策树分类的例子如下:

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行...

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