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  python機(jī)器學(xué)習(xí)——分類模型評(píng)估 & 分類算法（k近鄰，樸素貝葉斯，決策樹(shù)，隨機(jī)森林，邏輯回歸，svm）

  交叉驗(yàn)證：為了讓被評(píng)估的模型更加準(zhǔn)確可信 交叉驗(yàn)證：將拿到的數(shù)據(jù)，分為訓(xùn)練和驗(yàn)證集。以下圖為例：將數(shù)據(jù)分成5份，其中一份作為驗(yàn)證集。然后經(jīng)過(guò)5次(組)的測(cè)試，每次都更換不同的驗(yàn)證集。即得到5組模型的結(jié)果，取平均值作為最終結(jié)果。又稱5折交叉驗(yàn)證。 通常情

  2024年02月03日

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  碳排放預(yù)測(cè)模型 | Python實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)回歸分析的碳排放預(yù)測(cè)模型——隨機(jī)森林、決策樹(shù)、KNN 和多層感知器 (MLP) 預(yù)測(cè)分析

  效果一覽

  2024年02月09日

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  模型應(yīng)用系實(shí)習(xí)生-模型訓(xùn)練筆記(更新至線性回歸、Ridge回歸、Lasso回歸、Elastic Net回歸、決策樹(shù)回歸、梯度提升樹(shù)回歸和隨機(jī)森林回歸)

  本次訓(xùn)練的變量是一致對(duì)應(yīng)的，訓(xùn)練準(zhǔn)備通過(guò)后，后續(xù)建模都不會(huì)有報(bào)錯(cuò)的！ scikit-learn包以及鏡像 必須全部為數(shù)字類型且無(wú)空值才能進(jìn)行訓(xùn)練，關(guān)于非數(shù)據(jù)類型需要進(jìn)行相對(duì)處理例如：可以采用獨(dú)熱編碼或者label編碼進(jìn)行處理。 本文演示的是pandas 的dataframe數(shù)據(jù)類型的操作，

  2024年02月06日

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  決策樹(shù)與隨機(jī)森林

  決策樹(shù)是一種用于分類和回歸的模型，是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用于分類和回歸問(wèn)題。樹(shù)回答連續(xù)的問(wèn)題，這些問(wèn)題使我們?cè)诮o出答案的情況下沿著樹(shù)的某個(gè)路線前進(jìn)。 當(dāng)構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，我們知道變量使用哪個(gè)變量和哪個(gè)值來(lái)拆分?jǐn)?shù)據(jù)，從而快速預(yù)測(cè)結(jié)果。 易于解

  2024年02月06日

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  三、決策樹(shù) 四、隨機(jī)森林

  1）什么是決策樹(shù) 2）決策樹(shù)模型原理 3.構(gòu)建決策樹(shù)的目的 4）決策樹(shù)的優(yōu)缺點(diǎn) 1）常用的特征選擇有信息增益、信息增益率、基尼系數(shù) 2）基于信息增益的ID3算法 3）基于信息增益率的C4.5算法 4）基于Gini系數(shù)的CART算法 5）CART樹(shù)連續(xù)變量與離散變量的處理 6）不同決策樹(shù)算法的比

  2024年02月11日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)——決策樹(shù)/隨機(jī)森林

  決策樹(shù)可以做分類也可以做回歸，決策樹(shù)容易過(guò)擬合 決策樹(shù)算法的基本原理是依據(jù)信息學(xué)熵的概念設(shè)計(jì)的（Logistic回歸和貝葉斯是基于概率論），熵最早起源于物理學(xué)，在信息學(xué)當(dāng)中表示不確定性的度量，熵值越大表示不確定性越大。 ID3算法就是一種通過(guò)熵的變化，構(gòu)造決策

  2024年02月07日

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  決策樹(shù)和隨機(jī)森林對(duì)比

  為隨機(jī)森林選擇合適的決策樹(shù)的數(shù)量 ? ?

  2024年02月13日

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  決策樹(shù)、隨機(jī)森林可視化

  分享一個(gè)Python可視化工具pybaobabdt， 輕松對(duì)決策樹(shù)、隨機(jī)森林可視化， 例如， 圖怎么看：每一種顏色代表一個(gè)class，link的寬度表示從一個(gè)節(jié)點(diǎn)流向另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的items數(shù)量。

  2024年01月20日

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  機(jī)器學(xué)習(xí)——決策樹(shù)與隨機(jī)森林

  機(jī)器學(xué)習(xí)——決策樹(shù)與隨機(jī)森林 決策樹(shù)和隨機(jī)森林都是常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸任務(wù)，本文將對(duì)這兩種算法進(jìn)行介紹。 決策樹(shù)算法是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類和回歸算法。它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行 遞歸地二分 ，選擇最佳的特征進(jìn)行劃分，直到達(dá)到終止條件。 決策樹(shù)

  2024年02月09日

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  解密人工智能：決策樹(shù) | 隨機(jī)森林 | 樸素貝葉斯

  前些天發(fā)現(xiàn)了一個(gè)巨牛的人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站，通俗易懂，風(fēng)趣幽默，忍不住分享一下給大家。點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到網(wǎng)站。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種基于數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的算法，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、規(guī)律和關(guān)聯(lián)，并利用這些模式和規(guī)律來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類或優(yōu)化

  2024年01月21日

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