共享单车需求量数据用CART决策树、随机森林以及XGBOOST算法登记分类及影响因素分析
全文链接：http://tecdat.cn/?p=28519 作者：Yiyi Hu 近年来，共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业，共享单车快速发展，成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式。 但与此同时，它也面临着市场需求不平衡、车辆乱停乱放、车辆检修调度等问题。本项目则着眼于如何不影响市民出行效率的同时，对共享单车进行...
样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，也就是一种集成分类方法（Ensemble Method）。 计量经济学的视角 可以从计量经济学的角度理解提升方法（Boosting）的内容。 这里的目标是要解决： ...
什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
决策树算法在文档管理系统中的应用：智能文档分类与组织
决策树算法是一种常用的机器学习算法，在分类问题中被广泛应用。该算法通过将原始数据集拆分成多个小的决策子集，以生成一个决策树，用于预测新数据的分类。 在文档管理系统中，决策树算法可以用于对网络流量进行分类、监测特定行为、检测网络攻击等。具体来说，可以通过决策树算法为不同的网络流量和行为建立分类模型，以识别异常流量和...
基于sklearn决策树算法对鸢尾花数据进行分类
决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决 策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习 的算法。这章我们把决策树算法理解透彻非常有利于后面去学习集成学习。特点1. 可以处理非线性的问题2. 可解释性强 没有θ3. 模型简单，模型预测效率高 if else4. ....
ML之DT：基于DT决策树算法(对比是否经特征筛选FS处理)对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测
输出结果初步处理后的 X_train： (984, 474) (0, 0) 31.19418104265403 (0, 78) 1.0 (0, 82) 1.0 (0, 366) 1.0 (0, 391) .....
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