AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!
ID3算法是决策树算法的鼻祖,它采用信息增益来选择最佳划分属性;C4.5算法是ID3算法的改进版,它采用信息增益率来选择最佳划分属性,同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力;CART算法则是分类和回归树的简称,它采用基尼指数来选择最佳划分属性,并能够处理连续属性和有序属性。以下是使用Python中的Scikit-learn库实现CART算...
太全了!14 种数据异常检测方法总结!|算法|向量|样本|特征值|异常...
iris["score"]=detector.predict(X)iris.sort_values("score",ascending=False).head(10)四、基于聚类的方法1.DBSCANDBSCAN算法(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)的输入和输出如下,对于无法形成聚类簇的孤立点,即为异常点(噪声点)。输入:数据集,邻域半径Eps,邻域中数...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
iris["score"]=detector.predict(X)iris.sort_values("score",ascending=False).head(10)四、基于聚类的方法1.DBSCANDBSCAN算法(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)的输入和输出如下,对于无法形成聚类簇的孤立点,即为异常点(噪声点)。输入:数据集,邻域半径Eps,邻域中数据对...
动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN),解决鸢尾花分类问题Go...
通常使用分类模型,如逻辑回归、决策树分类、支持向量机、神经网络分类等来解决这类问题。分类问题的评估指标通常是准确率、精度(Precision)、召回率(Recall)等。事实上,机器学习只能解决“可以”被解决的问题,也就是说,机器学习能帮我们做的是提高解决问题的效率,而不是解决我们本来解决不了的问题,说白了,机器学习...
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票|附代码数据
l分类准确度2决策树:l变量重要性l决策树结构图:l准确度:结论从模型角度来看,神经网络模型的正确率略低于决策树模型。因此,对于民营上市公司绩效评价研究,决策树模型要优于神经网络模型。同时,从变量重要性来看,基于本年的3季报的总资产增长率,可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很...
R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型|附代码数据
决策树决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论(www.e993.com)2024年11月7日。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组...
入门| 极简Python带你探索分类与回归的奥秘
2.决策树3.朴素贝叶斯4.支持向量机在学习阶段,分类模型通过分析训练集来构建分类器。在分类阶段,模型会预测出给定数据的类别标签。被分析的数据集元组及其相关类别标签被分隔成训练集和测试集。我们从要分析的数据集中随机抽取部分元组构成训练集。剩下的数据自然就是测试集了,且二者相互独立,也就是说测试...
工具|Orange 3:机器学习入门神器_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper
分类树(Tree)是一种简单的算法,可通过类别纯度将数据拆分为节点。它是随机森林(RandomForest)的前身。树(Tree)可以处理离散数据集和连续数据集,可以用于分类和回归任务。1.散点图结果展示:三、Orange3具体操作介绍(一)加载数据(Excel)主要处理Excel;Tab以及逗号分隔的文件数据。输入数据集通常为表,行中有...
使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
拟合一个更简单的,可解释的模型(例如,线性回归或决策树)对受干扰的样本及其预测。解释更简单的模型,为原始实例提供解释。在不同模型中使用LIME在开始使用LIME之前,需要安装它。可以使用pip安装LIME:pipinstalllime1、分类模型要将LIME与分类模型一起使用,需要创建一个解释器对象,然后为特定实例生成解释。下...
14种异常检测方法汇总(附代码)!(2)
所以,整个孤立森林的算法思想:异常样本更容易快速落入叶子结点或者说,异常样本在决策树上,距离根节点更近。随机选择m个特征,通过在所选特征的最大值和最小值之间随机选择一个值来分割数据点。观察值的划分递归地重复,直到所有的观察值被孤立。图10:孤立森林获得t个孤立树后,单棵树的训练就结束了。接下来就...