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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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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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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✍?作者简介：计算机科学与技术研究生在读 ? 希望大家多多支持，我们一起进步！? 目录 一、决策树二、线性模型三、随机梯度下降 一、决策树决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个
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2024-03-27 10:14:44
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多变量决策树1 多变量决策树简介2 实现思路3 代码中的函数说明3.1 class TreeNode3.2 trainLinear3.3 binaryTrainSet3.4 score3.5 treeGenerate3.6 predict3.7 evaluate4 完整代码5 结果 1 多变量决策树简介 多变量决策树的每个非叶结点是对多个属性组合的判断。这里多个属性组合的方式可以是简单的线性组
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2024-03-19 22:44:29
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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
线性回归算法基础一、pandas是什么？一、回归树二、支持向量机回归(SVR)支持向量回归SVR 一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。一、回归树基于树的回归方法主要是依据分层和分割的方式将特征空间划分为一系列简单的区域。对某个给定的待预测的自变量，用他所属区域中训练集的平均数或者众数对其进行预测。由于划分特征空间的分裂规
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2024-03-26 13:28:11
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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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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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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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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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1、基本概念 线性回归算法(LinearRegression)就是假定一个数据集合预测值与实际值存在一定的误差, 然后假定所有的这些误差值符合正太分布, 通过方程求这个正太分布的最小均值和方差来还原原数据集合的斜率和截距。 当误差值无限接近于0时, 预测值与实际值一致, 就变成了求误差的极小值。 线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可
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2024-03-18 19:19:03
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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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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。1.原理概述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，我们采用
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2024-05-30 21:18:59
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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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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并且每增加一个特征相当于在数据中切一刀，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
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2024-05-16 10:02:18
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