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回归算法
树形图中蓝色节点为特征的判读节点，实线表示判断为“是”的路径，虚线表示判断为“否”的路径。 绿色节点为分类结果。 注意：在训练时选择 pmml 格式才能可视化（ml 格式不行）decisiontreeregressordecisiontreeregressor（决策树算法）是机器学习中常用的一类分类回归算法。 决策树算法有解释性好、可以处理类别...
分类算法
parquet：列式存储格式 parquet。决策树（ decisiontree）decisiontreeclassifier（决策树算法）是机器学习中常用的分类回归算法。 决策树算法具有解释性好、可以处理类别特征、支持多分类、不需要做特征scaling、可以表示非线性模型等优点。 平台上的决策树分类算法支持连续、非连续特征的多分类任务，最高可以支持...
决策树算法
决策树归纳算法 （id3）1970-1980， j.ross. quinlan,id3算法 选择属性判断结点 信息获取量(information gain)：gain(a) = info(d) - infor_a(d) 通过a来作为节点分类获取了多少信息? 类似，gain(income) = 0.029, gain(student) = 0.151,gain(credit_rating)=0.048因为年龄（age）的信息获取量最大，所以选择age作为...
回归算法
决策树算法有解释性好、可以处理类别特征、支持多分类、不需要做特征 scaling等优点，可以表示非线性模型。 平台上的决策树分类算法支持连续、非连续特征的多分类任务，最高可以支持百万级别的样本。 算法示例训练节点输入训练路径：路径或者库表，dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段...
分类算法
平台上的决策树分类算法支持连续、非连续特征的多分类任务，最高可以支持百万级别的样本。 训练节点 输入数据形式：dense 或 libsvm。 格式：| label | 参与计算的 features | 不参与计算的 features |label：double 类型，通过算法参数中的数据标签列指定。 参与计算的 features：可通过算法参数的选择特征列指定...
决策树算法理解
为了更好的理解决策树算法，我们先来看个小例子：假设我们知道一个人特征「黑色皮肤，头发鬈曲，身高175cm」，现在需要去判断这个人是来自非洲还是亚洲。 根据我们经验来说，这个人大概率是来自于非洲，为什么呢，因为首先他是黑色皮肤，这个基本就能确定是来自非洲了，而且他还是卷发，我们知道头发鬈曲也是黑色人种...
决策树算法原理(下)
由于cart算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，先从cart分类树算法开始，重点比较和c4.5算法的不同点。 接着介绍cart回归树算法，重点介绍和cart分类树的不同点。 然后我们讨论cart树的建树算法和剪枝算法，最后总结决策树算法的优缺点。 1.cart分类树算法的最优特征选择方法 我们知道，在id3算法中我们...
Python AI 教学 | 决策树算法及应用
使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 上篇推文中knn算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。? 1.2决策树的构造...
Python AI 教学 | 决策树算法及应用
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决策树算法原理(上)
它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。 本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对id3， c4.5的算法思想做了总结，下篇重点对cart算法做一个详细的介绍。 选择cart做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的cart算法作为其决策树算法的实现。 1. 决策树id3算法的信息...
分类回归树算法---CART
一、算法介绍 分类回归树算法：cart(classification and regression tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了c4.5算法相类似的决策树。 cart采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。 因此，cart算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 cart算法是由...
分类回归树算法---CART
一、算法介绍 分类回归树算法：cart(classification and regression tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了c4.5算法相类似的决策树。 cart采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。 因此，cart算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 cart算法是由...
决策树-CART算法
总第80篇01|前言： 本篇接着上一篇决策树详解，cart是英文“classification and regression tree”的缩写，翻译过来是分类与回归树，与前面说到的id3、c4.5一致，都是决策树生成的一种算法，同样也由特征选择、树的生成以及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。 cart算法由决策树的生成以及决策树剪枝两部分组成...
Come On！决策树算法！
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。 决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。 本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。 通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。 最后基于 r 语言...
Come On！决策树算法！
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深入理解决策树算法
引言决策树(decision tree)是机器学习中一种经典的分类与回归算法。 本文主要讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，决策树模型可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。 决策树学习通常包括3个步骤...
机器学习算法之决策树算法
前言这里以id3算法做二分类为例介绍决策树算法的原理。 所谓决策树就是由一个个决策组成的树。 决策树中，结点分为两种，放“决策依据”的是非叶结点，放“决策结果”的是叶结点。 那么决策是什么呢？ 很简单，决策就是对于一个问题有多种答案，我们选择答案的过程就是决策，例如判断一个人的身高是否大于180就是一种...
数据挖掘算法之决策树算法
数据挖掘算法之 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型； 它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。 决策树仅有单一输出； 若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出...
模糊决策树算法FID3
hhy今天讲决策树算法哦，不同于清晰决策树，利用了模糊逻辑的模糊决策树算法哦！ 模糊隶属度? (a)三角形隶属度函数(b)高斯隶属度函数(c)梯形隶属度函数（1）三角形模糊隶属度函数? （2）高斯模糊隶属度函数（3）梯形模糊隶属度函数? （4）sigmoid模糊隶属度函数? 存在很多的隶属度函数，可以提供我们选择，我们可以...
图的最小生成树算法
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。 接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。 首先，我们要知道，图的最小生成树是针对于有权图而言的，笔者的上一篇文章只介绍了无权图，其实有权图和无权图唯一的区别就是有权图的边是有权值的，不同的边权值...
