回归决策树1. 原理概述2. 算法描述3. 简单实例3.1 实例计算过程3.2 回归决策树和线性回归对比4. 小结 1. 原理概述上篇文章已经讲到，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。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
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2024-03-19 10:08:54
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## 项目方案：回归模型准确率评估
### 1. 简介
在机器学习中，回归模型是一种用于预测连续数值输出的模型。评估回归模型的准确率是评估模型性能的重要指标之一。本方案将介绍如何使用Python来评估回归模型的准确率，并提供相应的代码示例。
### 2. 准确率评估方法
在回归模型中，常用的准确率评估方法有以下两种：
#### 2.1 均方误差（Mean Squared Error，MS
原创
2023-08-30 10:16:22
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决策树是一种基本的分类和回归模型，也就是说既可以用于分类也可以用于回归。这里以分类为例。 决策树的学习算法包含三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝特征选择特征选择在于选取对训练数据具有较好分类能力的特征，如果选取的特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大的差别，那么就不能说这个特征具有很好的分类能力。从经验上来讲，扔掉这些特征，对决策树的学习在精度上不会有影响。 通常特征选择的准则我们
## Python 如何检测决策树模型准确率
### 问题背景
在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归算法。在实际应用中，我们通常需要评估决策树模型的准确率，以判断模型的好坏和可用性。本文将介绍如何使用 Python 来检测决策树模型的准确率，并以一个具体的分类问题为例进行演示。
### 问题描述
假设我们有一份乳腺癌数据集，其中包含了患者的一些特征信息，如年龄、肿块大小、肿块形状等，
原创
2023-08-26 12:29:36
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# 使用Python决策树求准确率的方案
在数据科学与机器学习的社区中，决策树广泛应用于分类和回归问题。决策树模型有助于处理复杂的数据集，并且其可解释性也使得结果易于理解。本文将以一个具体的分类问题为例，演示如何使用Python的决策树求准确率，并给出完整的代码示例。
## 问题背景
假设我们有一个关于鸢尾花数据集（Iris dataset），该数据集包含了多种鸢尾花的特征和种类。我们将使用
一、烦人符号解析 1、回归首先是y为连续值 2、?^= ?(?) y加上三角表示预测的值 3、? 为训练样本数据（data），N为训练样本数目，R代表全体实数二、回归任务—根据XX预测XX。 例如根据广告投放量预测产品销量三、最简单的回归—线性回归 1、y=wx; 把w和x都看成是向量，w0是偏置bias，其他w是权重/回归系数 x去除第一个常数项1（就是和w0乘的那个家伙），剩下的个数就是特征维
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2024-04-17 17:09:26
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统计学习方法是基于训练数据构建统计模型，从而对数据进行预测和分析。 统计学习分为，监督学习（supervised learning），非监督学习，半监督学习和强化学习（reinforcement learning），其中以监督学习最为常见和重要，所以这里只讨论监督学习统计学习的过程如下， 1. 获取训练数据集合 2. 确定假设空间，即所有可能的模型的集合 3. 确定模型选择的准则（什么是最优模型的
文章目录Log一、分类问题（Classification problems）1. 分类问题的例子2. 正类和负类3. 分类问题中不用线性回归二、假设表示（Hypothesis representation）1. Sigmoid 函数2. 模型解释三、决策边界（Decision boundary）1. 判断 y 何时取到边界值2. 多个特征量下的函数图像①简单例子②复杂例子四、代价函数（Cost
面向初学者的10行python代码，用于构建决策树并将其可视化 > Photo by Jessica Lewis on Unsplash 二十个问题是一款游戏，从本质上讲，您可以通过问20个"是/否"问题来猜测答案。 决策树是一种基于相同原理的算法。 它是一种机器学习方法，可让您根据一系列问题来确定所讨论对象属于哪个类别。Prateek Karkare的一篇非常不错的文章阐述了该算
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2023-12-27 11:12:05
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本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1. 线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式，
在机器学习问题中，我们根绝解决的问题将机器学习算法归纳为三类：回归（regression）问题、分类（classification）问题及聚类（clustering）问题。作为机器学习三大解决的三大问题之一的回归问题，前辈们做了很多深入的研究，尤其是回归问题的两类难点问题（多重共线性及特征选择），在此随笔中，我主要根据prml开篇对多项式曲线拟合的试验，讨论影响回归模型泛化能力的两种因素及处理
1.背景介绍随着数据量的增加，机器学习和数据挖掘技术的应用也日益广泛。回归问题是机器学习中最常见的问题之一，它涉及预测连续值的问题。特征选择是解决回归问题时的一个关键步骤，它涉及选择与目标变量相关的特征，以提高模型的准确率和性能。在这篇文章中，我们将讨论特征选择与回归问题的关系，以及如何提高模型准确率的方法和算法。2.核心概念与联系2.1 回归问题回归问题是预测连续值的问题，如房价、股票价格等。回
1.逻辑回归简介 逻辑回归（logistic regression）是机器学习模型中的基础模型，周志华老师的书中翻译为对数几率回归。很多模型都涉及到逻辑回归，比如SVM、GBDT、AdaBoost等。虽然名字当中有“回归”两个字，但是逻辑回归是用于分类，它可以理解为线性函数和一单调可微函数组成的复合函数。常用的单调
训练集、测试集、验证集训练集：用于进行模型拟合的数据；验证集： 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估；测试集：用来评估模最终模型的泛化能力；注意：测试集不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。简记为：训练集是日常的学习，验证集是模拟考，测试集是高考。误差：学习器的预测输出与样本的真实输出之间的差异；训练误差：学习器在训练集上的误差；泛化误
在进行机器学习项目时，决策树是一种常用且直观的分类和回归模型。然而，模型的准确率是评估其有效性的关键指标之一。本文将详细记录如何在 Python 中优化决策树模型的准确率，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比等方面。
决策树模型的准确率的提升涉及多个步骤和技术，下面详细介绍这一过程。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B
准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下 TP： 预测为1，预测正确，即实际1FP： 预测为1，预测错误，即实际0FN： 预测为0，预测错确，即实际1TN： 预测为0，预测正确即，实际0准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡 的情况下，并不能作为很好
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2024-05-11 22:22:13
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首先，树模型参数有：1. criterion gini or entopy
2. splitter best or random 前者是在所有特征中找到最好切分点，后者是在部分特征中(数据量比较大时）
3. max_features None(所有) log2,sqrt,N特征小于50时一般使用所有特征
4. max_depth 数据少或特征少的时候可以不管这个值，如果模型样本量、特征多的情况下，
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2023-08-29 19:05:09
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一、Scikit Learn中使用estimator三部曲1. 构造estimator2. 训练模型：fit3. 利用模型进行预测：predict 二、模型评价模型训练好后，度量模型拟合效果的常见准则有：1. 均方误差（mean squared error，MSE）：2.  
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2024-11-01 15:25:39
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1、scikit-learn决策树算法库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。本实例采用分类库来做。2、各环境安装我使用的是python3环境安装scikit-learn：pip3 insta
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2023-11-09 15:01:01
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自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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