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机器学习之决策树理论
在决策树理论中,有这样一句话,“用较少的东西,照样可以做很好的事情。越是小的决策树,越优于大的决策树”。数据分类是一个两阶段过程,包括模型学习阶段(构建分类模型)和分类预测阶段(使用模型预测给定数据的类标号)。决策树分类算法属于监督学习(Supervised learning),即样本数据中有类别标号。下面是两个阶段的简单描述:
用户1359560
2019-01-03
5280
决策树理论
在决策树理论中,有这样一句话,“用较少的东西,照样可以做很好的事情。越是小的决策树,越优于大的决策树”。数据分类是一个两阶段过程,包括模型学习阶段(构建分类模型)和分类预测阶段(使用模型预测给定数据的类标号)。决策树分类算法属于监督学习(Supervised learning),即样本数据中有类别标号。下面是两个阶段的简单描述:
用户1359560
2018-11-12
1.1K0
机器学习算法①
这个算法由一个目标/结果变量(或因变量)组成,这个变量可以从一组给定的预测变量(独立变量)中预测出来。 使用这些变量,我们生成一个将输入映射到所需输出的函数。 训练过程一直持续到模型达到训练数据所需的准确度。 监督学习的例子:回归,决策树,随机森林,KNN,逻辑回归等。
用户1359560
2018-08-27
2760
py 决策树①
它总是在沿着特征做切分。随着层层递进,这个划分会越来越细。虽然生成的树不容易给用户看,但是数据分析的时候,通过观察树的上层结构,能够对分类器的核心思路有一个直观的感受。举个简单的例子,当我们预测一个孩子的身高的时候,决策树的第一层可能是这个孩子的性别。男生走左边的树进行进一步预测,女生则走右边的树。这就说明性别对身高有很强的影响。
用户1359560
2018-08-27
3320
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