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原创
2012-08-08 19:24:20
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文章目录1. 离散值特征的分类问题2. 连续值特征的分类问题1. 离散值特征的分类问题from collections import Counter,defaultdictimport numpy as npclass Node: def __init__(self,feat=-1,val=None,res=None,left=None,right=None): ...
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2021-08-04 10:17:32
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2018-12-08 07:50:30
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1.基尼指数：Gini(p)=∑k=1Kp...
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2019-07-21 18:31:00
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//组件接收 <div class="texts"> <div class="texts333"> <p>{{title}}</p> </div> <div class="texts444"> <p>￥{{price}}</p> </div> <Countter :counts="count" :i ...
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2021-10-22 16:12:00
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Python for Data Science - Decision Trees With CART Decision Tree A decision tree is a decision-support tool that models decisions in order to predict
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2021-01-29 21:38:00
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ML之DT之CART：分类与回归树CART算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录分类与回归树CART算法简介1、CART原理—比较ID3、C4.52、CART算法描述CART算法的案经典案例分类与回归树CART算法简介 分类与回归树（Classification and Regression Trees, CART）是由Leo Br...
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2021-06-15 19:57:58
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ML之DT之CART：分类与回归树CART算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录分类与回归树CART算法简介1、CART原理—比较ID3、C4.52、CART算法描述CART算法的案经典案例分类与回归树CART算法简介 分类与回归树（Classification and Regression Trees, CAR
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2022-04-22 18:04:57
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MushroomCARTMushroomCARTMushroomCARTImporting all the librariesimport pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn import metricsfrom sklearn.metrics import accura
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2021-08-02 14:51:42
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首先，当商店的 Web 页首次装入时，我想检查保存在会话中的 Cart 的状态，看是否已经有一个购物车了。这是必需的，因为用户可能已经向 Cart 中添加了商品，然后刷新了页面或者导航到其他地方之后又返回来。在这些情况下，重新载入的页面需要用
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2022-03-24 16:27:37
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首先，当商店的 Web 页首次装入时，我想检查保存在会话中的 Cart 的状态，看是否已经有一个购物车了。这是必需的，因为用户可能已经向 Cart 中添加了商品，然后刷新了页面或者导航到其他地方之后又返回来。
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2021-07-07 15:43:19
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jun 12 21:45:09 2018@author: luogan"""import matplotlib.pyplot as plt
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2023-01-13 00:13:58
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程决策树简介决策树算是最好理解的分类器了。决策树就是一个多层if-else函数，就是对对象属性进行多层if-else判断，获取目标属性（类标签）的类别。由于只使用if-else对特征属性进行判断，所以一般特征属性为离散值，即使为连续值也会先进行区间离散化。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类别属性之间的
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2022-03-27 16:48:44
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# 清空商品分类、商品、属性TRUNCATE TABLE categories;TRUNCATE TABLE categories_description; # 清空商品以及属性TRUNCATE TABLE media_clips;TRUNCATE TABLE media_manager;TRUNCATE TABLE media_to_products;TRUNCATE TABLE
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2022-10-21 09:35:03
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1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。 树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regr...
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2016-08-14 14:42:00
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引言前面我们分享过一篇决策树算法叫ID3:ID3决策树原理分析及python实现。首先我们来回顾下ID3算法。ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。这种按某种特征切分完数据集后，当前特征在下次切分数据集时就不再起作用，因此会存在切分方式过于迅速地问题。ID3算法还存在另一个问题就是它不能直接处理连续型特征，因此算法需要改进。于是有人提出了二元切分法很好的解决
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2023-03-07 12:50:30
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本文深入探讨了CART（分类与回归树）算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识，然后详细解析了CART算法的工作机制，包括特征选择和树的构建。接着，通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。最后，文章评价了该算法的优缺点，并讨论了其在不同领域如医疗、金融和市场分析中的应用潜力。
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥
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2023-11-23 09:43:24
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CART分类回归树算法与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的，最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的，与ID3，C4.5算法不同的是，他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处：1、CART最后形成的树是一个二叉树，每个节点会分成2个节点，左孩子节点和右孩子节点，而在ID3和C4.5中
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2020-01-12 19:09:00
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学习目标了解为什么要进行cart剪枝知道常用的cart剪枝方法1 为什么要剪枝 图形描述横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。出现这种情况的原因：原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本
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2023-01-15 06:55:38
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ID3采用的信息增益度量存在一个缺点，它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的Feature会有相对较大的信息增益。(条件熵越小,信息增益越大)C4.5中是用信息增益比率(gain ratio)来作为选择分支的准则。信息增益比率通过引入一个被称作分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的Feature。
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2022-05-09 21:34:39
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