文章 2021-11-23 来自:开发者社区

机器学习:随机森林预测泰坦尼克数据

随机森林1、集成学习方法集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题工作原理:生成多个分类器/模型,各自独立地学习和做出预测这些预测最后结合成单预测,因此优于任何一个单分类做出的预测2、随机森林包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定3、随机森林算法单个树建立(1)随机在N个样本中选择一个样本,重复N次,样本有可能重复(2)随机在M个特征中选出m个特征 m<....

文章 2021-11-23 来自:开发者社区

机器学习:信息熵决策树预测泰坦尼克数据

决策树思想:程序设计中分支结构if-then结构信息熵信息的单位:比特信息和消除不确定性相联系信息熵越大,不确定性越大,获取信息付出的代价越大信息熵公式信息增益决策树的划分依据之一信息增益:得知一个特征A的信息而使得集合D的信息不确定性减少的程度信息熵计算条件熵计算Ck 表示属于某类别的样本数计算举例1、数据ID 年龄 房子 类别 1 青年 无 否 2 青年...

机器学习:信息熵决策树预测泰坦尼克数据

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