在当今数字化浪潮席卷的时代，电商市场的蓬勃发展犹如一部波澜壮阔的史诗，蕴藏着无尽的商业价值与潜力。电商平台积累的海量数据，宛如一座等待挖掘的宝藏，其中蕴含着消费...

对城区数据通过决策树分类，有76.457%的准确率，对郊区数据通过决策树分类，有85.08%的准确率，说明决策树预测效果更好。

决策树是一个树形模型，指导我们检查对象的特征以输出其离散或连续标签。例如，这里有一棵树，根据天气状况预测一天是否适合在户外玩耍：

当我们谈论随机森林时，我们指的是由多个决策树组成的学习算法。随机森林在训练期间针对训练数据的不同子集构建多个决策树（一个森林）。同样，想法仍然是一样的，几个组合...

决策树和随机森林在机器学习领域都是重要的分类和回归算法，但它们在多个方面存在显著的差异。

决策树（Decision Tree）是一种常用的监督学习算法，它能够从一组无序、无规则的数据中推理出决策规则，并以树形图的结构展示这些规则。决策树模型既可以是二...

在机器学习和数据科学中，过拟合（Overfitting）和对噪声敏感（Sensitivity to Noise）是两个常见的概念，它们都与模型在训练数据上的表现...

作为无代码开发平台的新贵，有必要讲一讲新生的云蛛系统，也是就AutoBI-anything的由来。

近年来，物联网（IoT）和人工智能（AI）相关的技术取得了巨大的发展，逐渐成为了引领智能时代的重要动力。调研发现，物联网的核心理念是通过连接设备和传...

作为数据科学家，我们正见证着电信行业从粗犷式增长向精细化运营的战略转型。本专题合集聚焦客户流失预测这一核心痛点，整合 SPSS Modeler、R 语言 KNN...

某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人（点击文末“阅读原文”获取...

然而，到底什么是机器学习，时至今日也很难给出一个确切的、公认的定义。不过好在这个词本身的字面意思就是一个还算不错的概念：让机器能够像人一样具有学习能力。

通过CHAID决策树算法，我们得到了以下的决策树模型。其中每个叶子节点代表一类，而每个内部节点包含了一个决策规则，用于判断不同属性值的记录应该属于哪一个分支。在...

这个时候如果让你去选，在上面的两个因素里面，你会把谁作为根节点。我想一定是学历因素，因为我们通过一个人学历就可以判断我们的女神会不会去见面，但是通过身高就无法很...

这里，Edison强烈推荐大家学习B站博主“五分钟机器学习”的视频，它在基础篇通俗易懂地讲解了 线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、KMeans、SVM、随机森...

在构建决策树的过程中，在每个节点处随机选择部分特征进行分裂，这样可以降低决策树之间的相关性。

第一维度：介绍基本的概念，以及这个决策树的分类和相关的这个算法和基尼系数的计算方法，通过给定这个用户的数据预测这个用户是否会离职；