机器学习平台 PAI决策的相关内容

文章 2019-04-05 来自：开发者社区

机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构

机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构0.决策树　　决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。　　决策树学习是以实例为基础的归纳学习　　决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个....

文章 2019-03-12 来自：开发者社区

【机器学习】决策树算法

在前一期介绍搭建结合机器学习的CI/CD管道时，无意中提到了算法分类。在受监督学习的分类中，有一个既适用于回归又适用于分类的算法，即我们今天要介绍的决策树算法（CART, Classification and Regression Tree）。先说一下这两类算法索要解决的问题，回归算法指的是当给出一个点集D，用一个函数去拟合这个点集，并且使得点集与拟合函数间的误差最小，从而近似模拟出应变量与.....

文章 2018-12-25 来自：开发者社区

机器学习与数据科学决策树指南

还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构，该结构以这样的方式保存和...

文章 2018-09-12 来自：开发者社区

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第06章决策树

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第08章降维（第二部分神经网络和深度学习）第9章启动和运行TensorFlow 和支持向量机一样，决策树是一种多功能机器学习算法，即可以执行分类任务也可以执行回归.....

文章 2018-06-28 来自：开发者社区

遇见困难不用“怂”，机器学习的“万能药”：决策树

决策树是监督机器学习算法家族的一员，被认为是解决所有数据科学问题的万能药。数据科学家经常说一些俏皮话："每当问题的陈述让你陷入困境，你想不出任何算法来解决它（不管情况如何），就使用决策树！"。通常情况下，无论是在行业中还是在kaggle比赛中，都可以看到决策树或者说至少是从它演变而来的算法（Bagging，Boosting ensemble）。决策树是一种多用途的机器学习方法，能够执行回归.....

文章 2018-06-12 来自：开发者社区

《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》第6章决策树

来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者：@Lisanaaa @y3534365 校对：@飞龙和支持向量机一样，决策树是一种多功能机器学习算法，即可以执行分类任务也可以执行回归任务，甚至包括多输出（multioutput）任务. 它是一种功能很强大的算法，可以对很复杂的数据集进行拟合。例如，在第二章中我们...

文章 2018-06-09 来自：开发者社区

机器学习实战之决策树

决策树的算法可谓是贴近我们的生活，通过下面的案例，你就会发现我们每天都在有意无意的使用着决策树算法（好厉害的样子）。小明同学每天早上都要去学校，可步行、乘公交和坐隔壁老王叔叔的车（皮一下很开心）。这时，小明就开始做决策了：首先看天气，不下雨时就选择步行去学校；下雨时就看隔壁老王叔叔是否有空，有空就乘老王的车去学校，没空就选择乘公交去学校。如图所示。案例决策树定义通过上述案例，...

文章 2018-04-21 来自：开发者社区

[机器学习实战]决策树

1. 简介决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, ....

文章 2018-03-17 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 决策树

信息熵左式的信息熵较高，代表左式的不确定性更强，左式即指数据有三个类别，每个类别占1/3 右式的信息熵为0，是信息熵可以达到的最小值，代表数据的不确定性最低，即最确定绘制决策树的决策边界 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets ...

文章 2018-03-12 来自：开发者社区

Python3入门机器学习 - 逻辑回归与决策边界

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型,以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。逻辑回归需要将原本线性回归结果的值域置于（0，1）之间，概率大于0.5看作结果为1 ...

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更新时间 2024-04-04 15:13:30

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