在讨论之前，让我们来看一下逻辑回归和决策树的主要差别：有些分歧是表面的，例如决策树可以对付缺失值，而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。但实际上决策树同样要对缺失值做出某种假设和处理。例如CART在遇到一个变量中有缺失情况时，是用次级变量进行替换切分。这种做法在逻辑回归中也可以办到，但需要单独的编程。而在决策树中，这一步已经嵌入软件的算法引擎。从实质上看，决策树和逻辑回归的分歧是：1．逻辑
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2024-09-27 19:53:30
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决策树决策树(Decisiontree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。简单来说：通过对样本数据的训练，得到N多的规则，然后跟具这N条规则，判定新样本的结果。优点：规则可理解、计算量不大、可处理连续和种类的字段、可得到字段重要程度。缺点：1) 对连续性的
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2024-04-16 15:38:35
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比较决策树和回归表面上看：决策树可以对付缺失值，而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。但实际上决策树同样要对缺失值做出某种假设和处理。例如CART在遇到一个变量中有缺失情况时，是用次级变量进行替换切分。这种做法在逻辑回归中也可以办到，但需要单独的编程。而在决策树中，这一步已经嵌入软件的算法引擎。实质上看：1．逻辑回归对数据整体结构的分析优于决策树，而决策树对局部结构的分析优于逻辑回归。
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2024-09-08 08:23:04
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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
简单介绍机器学习主要分为俩大类：分类问题和回归问题。决策树是常用的分类学习算法，当然也能用于处理回归问题，同时也适合集成学习比如随机森林，作为机器学习的入门算法今天简单介绍一下决策树算法的原理和实现(python)决策树的特点：优点决策树易于理解和实现。对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型>属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结
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2024-07-19 19:16:25
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前面讲了几节决策树从底层的构造原理，更多的是面向分类的决策树，从树的用途上讲还有一种用途，那就是回归树，结构也是树，但是出来的结果是回归值。可能很多人不用回归树做任务的时候很少去管回归树，以至于有时候也不知道它们的区别，但是还是有必要掌握，因为牛逼的树算法，比如GBDT，xgboost的单棵树可不是分类树，是回归树。所谓分类树就是面向分类的，每个决策树最末端的叶子结点出来的是一个分类标签，不是0就
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2024-05-08 16:27:16
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监督学习：给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，类别是事先已知的，利用样本学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的实例给出正确的分类。这样的机器学习就是监督学习。 一、介绍决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，表示基于特征对实例进行分类的过程。是一种监管学习。 树模型和线性模型有什么区别？ 树形
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2024-04-18 23:22:19
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简介 决策树是一种基本的分类与回归方法，它是基于树的结构进行决策的。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。
决策树分类器就像判断模块和终止块组成的流程图，终止块表示分类结果（也就是树的叶子）。判断模块表示对一个特征取值的判断（该特征有几个值，判断模块就有几个分支）。决策树的学习过程一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分:特征选择：特征选择
云栖君导读：机器学习算法介绍那么多？但是，到底如何根据不同的场景，应用选择它们呢？且来听听大牛怎么说！许多文章简单的定义了决策树，聚类和线性回归，以及它们之间的差异，但是他们往往忽视了在哪里使用这些算法。决策树，聚类和线性回归算法之间的差异已经在许多文章中得到了阐述。但是，这些算法可以使用在什么地方并不是很清楚。通过这篇博文，我解释了在哪里可以使用这些机器学习算法，以及在为你的需求选择特定算法时需
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2024-05-05 07:02:47
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分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论
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2024-08-16 18:23:23
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决策树回归 Decision Tree Regression 带有决策树的 1D 回归。 决策树用于拟合正数曲线和加噪声观测。因此，它学习接近主数曲线的局部线性回归。 我们可以看到，如果树的最大深度（由最大深度参数控制）设置得过高，则决策树会学习训练数据的细节，并从噪声中学习，即它们过度拟合。
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2023-03-17 21:13:55
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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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文章目录分类树与回归树回归树原理介绍最小二乘回归树生成算法CART算法Python代码节点类回归树类简单的例子Python库 分类树与回归树分类树用于分类问题。分类决策树在选取划分点，用信息熵、信息增益、或者信息增益率、或者基尼系数为标准。 Classification tree analysis is when the predicted outcome is the class to whi
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2024-03-15 08:50:43
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一 、决策树原理： 基本的分类与回归方法，通过对每个结点进行划分，选择“是”和“否”。 对于分类问题：测试样本点到达的叶子节点，输出分类结果。 对于回归问题：测试样本点到达的叶子节点上所有样本点输出值的平均值，即为测试样本点的输出值；对于决策树来说，回归和分类唯一的区别在于最终通过叶子节点（预测阶段，测试样本点所到达决策树的
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2024-07-02 13:45:29
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本篇文章记录一下在机器学习中的各个模型的优缺点：Logistic Regression逻辑回归作为机器学习中的“baseline”在实际当中经常被用到，Logistic Regression（LR）是一个二分类的分类器，其本质是在线性归回的基础上添加一个sigmoid激活函数，其输出值可以认为是判别当前样本属于正例的概率值。在LR分类器中，参数θ是我们需要确定的唯一参数，因此，可以通过样本来估计每
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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0x01 概念介绍 1.1 CART算法CART算法：Classification And Regression Tree。顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree）、模型树（Model Tree），两者在建树的过程稍有差异。既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。根据某一个维度d和某一个阈值v进行二
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2024-05-05 06:58:54
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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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分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learning algorithm）确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此，训练算法的主要目标就是建立
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2024-05-30 22:08:58
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老师：非参数学习的算法都容易产生过拟合；一、决策树模型的创建方式、时间复杂度 1）创建方式决策树算法既可以解决分类问题，又可以解决回归问题；CART 创建决策树的方式：根据某一维度 d 和某一个 阈值 v 进行二分；（得到的是一个二叉树）scikit-learn 中的创建决策树的方式：CART（Classification And Regression Tree），也就是二叉树的方式；创建决策树的
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2024-09-18 19:48:46
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