随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其投票结果（分类问题）或平均值（回归问题）来进行预测。随机森林的核心思想是每个决策树都是在不同的数据子集上训...

通过本文的介绍，我们了解了决策树算法的基本原理和Python实现方法。决策树是一种简单而有效的机器学习算法，适用于分类和回归任务，并且具有直观的解释性。通过使用...

在机器学习领域，集成方法是一种强大的技术，它通过结合多个基本模型的预测结果来提高整体模型的性能和稳定性。Bagging（Bootstrap Aggregatin...

单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。得到所需数目的决策树后，随机森林方法对这些树的输出进行投票，以得票最多的类作为随机森林的决策。

决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期，当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而，决策树作为一种科学的决策分析工具，其发展主要发生在...

决策树作为一种直观且易于理解的机器学习算法，能够自动进行特征选择，并且对于缺失值和异常值具有较强的鲁棒性。这使得决策树在顾客信用评估中成为一种常用的方法。然而，...

随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行分类或回归。每个决策树都是基于对输入特征的随机子集进行训练的。随机森林的预测结果是基于所有决策树的预测结果的...

决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法，在实际应用中有着广泛的应用。通过本文的介绍，你已经了解了决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希...

上一篇我们介绍了决策树节点信息更新的方法风控规则的决策树可视化（升级版），以辅助我们制定风控规则，可视化的方法比较直观，适合做报告展示，但分析的时候效果没那么高...

决策树是一种基于树状结构的机器学习模型，用于分类和回归任务。它通过将数据分为不同的决策路径来进行决策。每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表一个测试结果...

然后，从候选的特征中随机抽取k个特征，作为当前节点下决策的备选特征，从这些特征中选择最好地划分训练样本的特征。用每个样本集作为训练样本构造决策树。单个决策树在产...

决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法...

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。

从 2009 年开始，加拿大农业与农业食品部（AAFC）科学技术处（STB）地球观测小组开始了生成年度作物类型数字地图的过程。2009 年和 2010 年，以草...

Random Trees Embedding是一种基于树的降维技术，常用于将高维数据映射到低维空间。它利用了随机森林（Random Forest）的思想，通过构...

LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教...

决策树集成，顾名思义，依赖于决策树。所以让我们从那里开始！决策树对数据提出一系列关于数据的二元（是或否）问题。在每个问题之后，树的那部分数据在“是”和“否”分支...

信息增益Gain（D）= 根节点信息熵（X） - 权重*分支节点信息熵和（Y）= X - Y

生境类型的全球地图 我们对国际自然保护联盟（IUCN）栖息地分类计划中定义的陆地和海洋栖息地类型进行了全球空间上的明确描述，该计划被广泛用于生态学分析，包括量...