实现机器学习算法（如：决策树、随机森林等）。
实现机器学习算法，比如决策树和随机森林，通常可以按照以下步骤进行： 准备数据：首先，需要有一个数据集，可以是已有的数据或者自己收集和整理的数据。确保数据集具有特征（自变量）和目标变量（因变量）。数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征缩放等...
【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反，事先不知道人们的决策思路，需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路，也就是通过大量数据来归纳道理。当影响决策的因素较少时，人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思路，从而了解此人的想法。当样本和特征数量较多时，且训练样本可能出现冲突，人就难以胜任建立模型的任务....
金融机器学习方法：决策树与随机森林
决策树和随机森林都是监督学习的算法，常用于分类和回归任务。本文将简要介绍这两种方法，以及它们之间的联系与区别。1.决策树1.1 什么是决策树？决策树是一个树状模型，用于表示决策过程或概率事件过程。在每一个内部节点上，它都会对某个属性进行测试，根据测试结果，进一步沿着分支进行决策，直到达到叶节点，此时得到一个决策结果。1.2 决策树的优点与缺点优点：直观易于理解，模型可以可视化。需要的....
机器学习面试笔试知识点-决策树、随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、XGBoost、LightGBM、CatBoost
一、决策树(Desision Tree)1.一棵决策树的生成过程分为以下3个部分特征选择：指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生出不同的决策树算法。决策树生成：根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树生长。剪枝：决策树容易过拟合，一般需要剪枝，缩小树结构规模，缓解过拟合。信息熵越低，纯度越....
【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（三）
5.SKLearn实践（部分）5.1.决策树之iris分类分类结果5.2.决策树对鸢尾花数据的两特征组合的分类分类结果：5.3.树回归回归结果：5.4.多输出的树回归回归结果：5.5.iris之随机森林分类分类结果：
【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（二）
3.算法流程3.1、ID3算法3.1.1、思想 从信息论的知识中可以知道，期望信息越小，信息熵越大，从而样本纯度越低。ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4.5 也是贪婪搜索）。3.1.2、划分标准 ID3 使用的分类标准是信息增益，它表示得知特征....
【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（一）
1.简介 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 决策树常用的算法：ID3、C4.5与CART....
机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林（下）
2.4案例下面我们通过一个案例来介绍一下随机森林的使用，案例的内容是预测某人的收入是否可以>50K。我们到http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/网上下载adult.dat文件，它的格式是csv文件的形式，把它改为adult.csv，可用Excel文件打开。 import pandas as p....
机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林（上）
1决策树模型1.1基本概念决策树类似于我们玩的读心游戏，一个人问问题，另一个人只能回答yes或no。比如：问：这是个人吗？回答：是问：是女生吗？回答：不是问：他戴眼镜吗？回答：是…一直猜出回答者的正确答案。如下图所示。 1.2 信息增益与基尼不纯度在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不....
机器学习测试笔记（13）——决策树与随机森林（下）
2 随机森林模型2.1基本概念2001年Breiman把分类树组合成随机森林（Breiman 2001a），即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。算法流程：构建决策树的个数t，单颗决策树的特征个数f，m个样本，n个特征数据集1 单颗决策树训练1.1 采用有放回抽样，从原数据集经过m次抽样，获得有....
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