Logistic Regression简介对数几率回归，也称为逻辑回归，虽然名为“回归”，但实际上是分类学习方法。优点不仅可以预测类别，还可以得到近似概率，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。直接对分类可能性建模，无需考虑数据分布的问题。对率函数任意阶可导，有很好的数学性质缺点特征空间较大时，性能表现不好容易欠拟合，一般准确率不高只适用线性可分问题基本原理分类函数考虑二分类任务，输出类别标记为
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2024-07-22 08:41:24
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首先，对数几率回归和线性回归的一点直观上的理解：线性回归目的是找到一条直线（或者超平面）尽可能地接近所有的训练数据点，而对数几率回归（二元）的目的是找到一条直线（或者超平面）尽可能地分开两种不同类别的数据点。简单回顾下线性回归的思路：线性回归试图找到一组参数Θ从而构建函数h(x)，从而让h(x)尽可能地拟合或者说接近y。一般方法是构建损失函数，采用最小二乘法去最小化J(Θ)。现在转到对数几率回归：
一、回顾什么是决策树，信息熵构建决策树的过程ID3、C4.5和CRAT算法上面三篇，主要介绍了相关的理论知识，其中构建决策树的过程可以很好地帮助我们理解决策树的分裂属性的选择。本篇所有源代码：Github二、决策树的Python实现假设我们有数据集：dataSet = [
[1, 1, 'yes'],
[1, 1, 'yes'],
[1, 0, 'no'],
[0, 1,
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2024-03-21 12:25:45
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调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，类推，最终绘制一棵决策树。
原创
2023-05-17 15:39:00
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1,决策树概念简介 不同的算法模型适合于不同类型的数据。首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。 决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能
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2024-01-15 08:48:43
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1.决策树 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, C
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2024-03-28 22:58:36
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Logistic Regression是一个经典的判别学习分类方法。参考资料—西瓜书&&机器学习公开课-Andrew Ng。 首先我们来看为什么Logistic Regression被称为对数几率回归。几率：将一个实例映射到正例或者负例的可能性比率。令P(y=1|x;θ)
P
(
概念：决策树是一个树状结构（二叉树或非二叉树），并且以树状结构表示数据的分类结果决策树是先构建树状模型，然后进行决策。决策树最常用于分类问题和回归两个方向。
分类问题：将现有的数据分成若干类，对于新的数据，我们根据所分的类进行划分。回归问题：将现有数据拟合成一条函数，根据所拟合的函数来预测新的数据。决策树的分类： 在决策树中，也有回归树和分类树的概念。在二者区别上，回归树是采用最大均方
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2024-04-13 10:11:44
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（一）认识决策树1、决策树分类原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工
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2023-11-13 16:34:38
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决策树要点如下图： 1，CART 算法全称 分类回归树 2，CART 算法其实是一个比较复杂的算法，这里说明一个其简单的形式。 3，CART 算法包括两个步骤：第一步：分裂数据集生成回归树。第二步，为避免过拟合，对回归树进行剪枝处理。 4，CART 算法和决策树ID3算法一样，本质上也是构建一个决策树。它较之ID3算法的不同之处在于：第一，ID3算法每生成一
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2024-04-24 15:37:22
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我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于 AI 慕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策树，决策连续型值的叫
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2024-04-05 11:41:05
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决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
回归决策树算法是应用sklearn.tree中的DecisionTreeRegressor类来实现的示例：import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # 用的是决策树回归算法
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100
x=np.random.rand(N) * 6 -
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2024-03-02 09:54:27
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Decision Tree Decision Tree决策树决策树的基本算法ID3算法的实现信息熵决策树如何避免过拟合overfitting决策树优缺点 1. 决策树决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法。通过若干个节点，对特征进行提问并分类（可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性）。每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个
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2024-03-16 03:59:42
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文章目录什么是决策树构建决策树 决策树——既能分类又能回归的模型 机器学习——决策树。sklearn训练决策树决策树——回归任务什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。 一棵决策树（Decision Tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。 使用决策树进行决策的过程
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2024-04-19 15:43:03
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决策树是机器学习中一种基本的分类和回归算法，是依托于策略抉择而建立起来的树。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快，易于理解。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。1.什么是决策树决策树简单来说就是带有判决规则（if-then）的一种树，可以依据树中的判决规则来预测未知样本的类别和值。
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2024-02-09 15:54:00
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决策树树模型是机器学习领域最基础、逻辑最简单的一类机器学习算法，主要有决策树（解决分类问题），回归树（解决回归问题）。这里首先介绍决策树的原理和代表性的算法。原理决策树，顾名思义需要构建树的结构来进行决策（分类）；其实决策树的工作过程和人的思考过程是比较类似的，如下图所示：人类在决策过程中，会基于一系列的判别标准，来对某一事务做出最终的决定。决策树正是基于这一思想，在对数据进行分类的时候，判别标准
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2024-05-13 15:01:55
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分类回归树（\(classification\ and\ regression\ tree,\ CART\)）既可用于分类也可用于回归。\(CART\)分类树、\(CART\) 回归树统称 \(CART\)\(CART\) 学习分三步：特征选择、决策树的生成、剪枝。\(CART\) 决策树是二叉树。对 \(CART\) 回归树用均方误差最小化准则，\(CART\) 分类树用基尼系数最小化（\(Gi
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2023-08-10 12:20:32
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机器学习1. 决策树1.1 原理1.2 sklearn实现 1. 决策树1.1 原理决策树(Decision Trees)是一种用于分类或回归任务的无参数学习方法，其基于树形结构从数据特征中学习对应决策规则(特征选择)用于分类或预测目标值假设对于博客是否需要及时阅读建立决策树模型，如图：叶子节点为最终的分类或预测结果非叶子节点为对应的决策规则(特征/属性)决策树的学习包含三个步骤：①特征选择；②
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2024-05-05 07:05:10
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决策树是一种基本分类和和回归方法，本篇主要讨论分类决策树，主要从决策树的构造、决策树的修剪等方面进行介绍，本文主要参考《机器学习实战》、《统计学习方法》和网上的一些帖子，进行的总结学习。 分类算法 - 决策树1.概念2. 决策树的构造2.1 特征选择2.1.1 信息增益2.1.2 信息增益率2.1.3 基尼指数2.2 决策树的生成2.2.1 ID3算法2.2.2 C4.5算法2.2.3 CART算
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2024-01-29 00:20:45
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