机器学习回归决策树算法
1 原理概述前面已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同数据时，决策树也可以分为两大类型：分类决策树和回归决策树。前者主要用于处理离散型数据，后者主要用于处理连续型数据。不管是回归决策树还是分类决策树，都会存在两个核心问题：如何选择划分点？如何决定叶节点的输出值？一个回归树对应着输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。分类树中，我们采....
机器学习决策树算法cart剪枝
1 为什么要剪枝在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因训练样本学得"太好"了，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因此，可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。图形描述横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立....
机器学习决策树算法和分类原理 2
2.3 划分依据二 ：信息增益率2.3.1 概念在上面的介绍中，我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为 0.9182，远大于其他候选划分属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0, 也就是其信息增益为0.9182. 但是很明显这么分类,最后出现的结果不具有泛化效果.无法对新样本进行有效预测.实际上，信息增益准则对....
机器学习决策树算法和分类原理 1
1 决策树算法简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。怎么理解这句话？通过一个对话例子想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断！！！！！！！！！上面....
机器学习算法之决策树
1.决策树简介科普中国：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。决策树思想的来源非常朴素，最早的决策树就是利用程序设计中的条件分支结构(if-else)分割数据的一种分类学习方法。接下来使....
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情绪识别。所有算法均在MATLAB环境下进行仿真实验。该算法的主要步骤如下： 第一步：数据预处.....
强化学习：实现自主决策的机器学习范 paradigm
欢迎来到我的博客！在今天的文章中，我们将深入探讨强化学习这一引人入胜的机器学习范式。强化学习被认为是实现自主决策的关键，其在人工智能领域引发了广泛的兴趣和研究。本文将介绍强化学习的基本概念、算法原理，探讨其在不同领域的应用案例，以及未来的发展前景。 强化学习的基本概念 什么是强化学习？ 强化学习是一种机器学习范式...
【机器学习】十大算法之一 “决策树”
决策树算法是机器学习中最常用的算法之一，是一种基于树结构的分类方法。 本文将详细讲解机器学习十大算法之一“决策树” 一、简介 传统的机器学习算法通常是根据数据来寻找模型、寻找关于数据的规律或者说是特征，是一种第一步是给定数据，然后在学习过程中发现一个模型用来描述这些数据的算法。与此不同的是，决策树则是一种将自主变量切分成不同数据集最优方法的算法，具有易于理解、易于解释、能够处理缺失数据...
机器学习 - 决策树
决策树（Decision Tree）在本章中，我们将向您展示如何制作“决策树”。决策树是一种流程图，可以帮助您根据以前的经验进行决策。在这个例子中，一个人将尝试决定他/她是否应该参加喜剧节目。幸运的是，我们的例中人物每次在镇上举办喜剧节目时都进行注册，并注册一些关于喜剧演员的信息，并且还登记了他/她是否去过。AgeExperienceRankNationalityGo36109UKNO42124....
【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....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
机器学习平台 PAI更多决策相关
机器学习平台 PAI您可能感兴趣
- 机器学习平台 PAI scikit-learn
- 机器学习平台 PAI python
- 机器学习平台 PAI数字识别
- 机器学习平台 PAI实战
- 机器学习平台 PAI numpy
- 机器学习平台 PAI降维
- 机器学习平台 PAI模型
- 机器学习平台 PAI构建
- 机器学习平台 PAI升级
- 机器学习平台 PAIpai
- 机器学习平台 PAI算法
- 机器学习平台 PAIpython
- 机器学习平台 PAI数据
- 机器学习平台 PAI应用
- 机器学习平台 PAI训练
- 机器学习平台 PAI人工智能
- 机器学习平台 PAI入门
- 机器学习平台 PAI方法
- 机器学习平台 PAI深度学习
- 机器学习平台 PAI分类
- 机器学习平台 PAI平台
- 机器学习平台 PAI代码
- 机器学习平台 PAI笔记
- 机器学习平台 PAI学习
- 机器学习平台 PAI特征
- 机器学习平台 PAI实践
- 机器学习平台 PAIai
- 机器学习平台 PAI部署
- 机器学习平台 PAI网络
- 机器学习平台 PAI线性回归