机器学习Python决策树的相关内容

文章 2024-05-29 来自：开发者社区

【机器学习】Python中的决策树算法探索

Python中的决策树算法探索引言决策树作为机器学习中的一种基础且强大的算法，因其易于理解和实现、能够处理分类和回归任务的特性而广受欢迎。本文旨在深入浅出地介绍决策树算法的基本原理，并通过Python编程语言实践其应用，帮助读者掌握如何利用Python构建及优化决策树模型。本文预计分为以下几个部分：决策树基础理论、Python中实现决策...

文章 2023-08-09 来自：开发者社区

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用DT决策树模型进行分类预测（六）

[toc]1 前言1.1 决策树的介绍决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程图的结构有助于决策制定。它的可视化类似于流程图，可以很容易地模拟人类的思维过程。这就是为什么决策树易于理解和解释的....

文章 2022-05-17 来自：开发者社区

【人工智能】机器学习之使用Python生成ID3决策树及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类

❤❤❤ID3算法✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...

文章 2014-05-06 来自：开发者社区

【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)

(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建...

文章 2014-04-25 来自：开发者社区

【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree（2）决策树的实现

(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景接着上一节说，没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益，我们按照信息熵增益的从大到校的顺序，安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。（二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的）数据集： ...

文章 2014-04-24 来自：开发者社区

【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree（1）信息熵划分数据集

(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法，思路比较简单，而且准确率较高。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12...

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更新时间 2024-05-31 02:17:49

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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