机器学习（四）：决策树
网络异常，图片无法展示| Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，多多关照 Python领域优质创作者，欢迎大家找我合作学习（文末有VX 想进学习交流群or学习资料 欢迎+++） 入门须知：这片乐园从不缺乏天才，努力才是你的最终入场券！ 最后，愿我们都能在看不到的地方闪闪发光，一起加油进步 “一万次悲伤，依然会有Dream，我一直在最导语：决策树(Decision T.....
ML之回归预测：利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集回归预测(模型评估、推理并导到csv)
目录利用十类机器学习算法(线性回归、kNN、SVM、决策树、随机森林、极端随机树、SGD、提升树、LightGBM、XGBoost)对波士顿数据集【13+1,506】回归预测(模型评估、推理并导到csv)输出数据集1、LiR 线性回归算法2、kNNR k最近邻算法3、SVMR 支持向量机算法4、DTR 决策树算法5、RFR 随机森林算法6、ExtraTR 极端随机树算法7、SGDR 随机梯度上升....
ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程
目录六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测数据集理解1、kNN2、逻辑回归3、SVM4、决策树5、随机森林6、提升树7、神经网络 相关文章ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预....
③《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树（附可视化和代码）
相关系数plt.subplots(figsize=(10, 15)) sns.heatmap(df.corr()[['n23']].sort_values(by="n23",ascending=False), annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues") plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # plt.....
②《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树（附可视化和代码）
CART算法中选取最优分裂属性的策略需要说明的是CART是个二叉树，也就是当使用某个特征划分样本集合时只会有两个子集合：1. 等于给定的特征值的样本集合D1 ；2. 不等于给定的特征值的样本集合D2。CART二叉树实际上是对拥有多个取值的特征的二值处理。 首先对样本集合D包含的每个特征属性A根据其取值构造系列二分子集 然后计算D基于该属性A的每一种取值划分所获得的二分子集的Gini指数 然后选.....
①《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树（附可视化和代码）
走进决策树决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的 if/else 问题中进行学习，并得出结论。说到决策树，那么最容易想到的就是在程序语言中的条件判断语句，if and else 可谓是是决策树的本质。下面通过两个案例对其进行本质的剖析：案例一想象一下，你想要区分下面这四种动物：熊、鹰、企鹅和海豚。你的目标是通过提出尽可能少的 if/else 问题来得到正确答案。你可能首先会问....
机器学习系列(11)_决策树挖掘NBA冠军球队数据
一、数据整理#导入库 import numpy as np from scipy.cluster.vq import * import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE import pandas as pd import numpy as np from scipy.cluster.vq import * im....
机器学习系列(10)_决策树与随机森林回归（下）
四、随机森林回归1、参数介绍下面使用的参数是MSE：sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators='warn', criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_fea....
机器学习系列(10)_决策树与随机森林回归（上）
一、决策树优缺点（1）优点：易于理解；数据的预处理工作可以较少；使用树的成本比如预测数据的时候，对于训练树的数据点往往使用的是数量的对数；能够同时处理数值和分类数据‘处理多输出的问题；属于易于理解的白盒模型；可通过统计测试试验模型；（2）缺点：如果树过于复杂，即过拟合，导致不能很好的推广；可能不稳定；基于贪婪算法；二、泰坦尼克号幸存者案例【1】导入库#（1）导入库 import pandas a....
机器学习系列(9)_决策树详解01（下）
六、学习曲线判断选择参数使用学习曲线判断最佳深度信息熵：# 使用学习曲线判断最佳深度——信息熵 import matplotlib.pyplot as plt test = [] for i in range(10): clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=i+1 #1-10层 ...
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