从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
如果对一棵决策树的效果不够满意,还可以使用多棵决策树来协同解决问题,这就是随机森林,属于集成学习的一种。而随机森林这样的集成学习算法,融合了多个模型的优点,所以在遇到分类问题的场景时,决策树和随机森林常被当做机器学习的首选算法。一、初识决策树举个栗子,我们要判断一个物体是否属于鸟类,一般会看它是否...
极限决策树
极限决策树网格搜索、管道、决策树、支持向量机、Hyperparameter调优、混淆矩阵、ROC曲线,如果你三个月前向我提起这些术语,我绝对不知道你在说什么。然而我刚刚完成了一个项目,使用了所有这些技术、方法和工具。我的大脑已经接受了每天都会被新概念淹没的事实,并期待着能够立即将它们投入使用。FlatironSchool数据科...
中伟视界:实时监测,皮带跑偏检测新技术
a.支持向量机(SVM):利用SVM对皮带跑偏的特征数据进行分类,通过训练正常状态和跑偏状态的数据,建立分类模型,实现实时检测。b.随机森林(RandomForest):随机森林通过构建多棵决策树,进行皮带状态的预测和分类。该算法具有高准确率和鲁棒性,适用于复杂环境下的跑偏检测。c.神经网络(NeuralNetworks):深度神经...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法,通过递归地将数据集划分成若干个子集,最终形成一棵树。决策树能够直观地展示决策过程,并且易于理解和实现。在应用上,决策树常用于信用评分、疾病预测等领域。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过构建多棵决策树并对它们的预测结果进行投票,以提高分类和预测...
机器学习常用算法对比总结
2、从算法的分类上来说,k-means算法属于聚类算法,线性回归属于回归算法,其它都属于分类算法(www.e993.com)2024年9月18日。3、关于分类算法既可处理分类问题又可处理回归问题的算法有K近邻算法、决策树算法。(其实支持向量机算法也可以,只是图中支持向量机算法其实只是分类类型,未涵盖回归类型。)可解决多分类的算法有K近邻算法、决策树算法、朴...
逻辑回归算法:如何找出薅羊毛用户?
虽然名字里有“回归”两字,但实际上它却是一个分类算法,用来预测某事件发生的概率。一、基本原理在找出薅羊毛用户的时候,我们发现影响结果的条件主要有用户夜间活动比例、操作频率等。如果我们用线性回归算法解决该问题的话,可以得到用户属于薅羊毛的一个指标:a1*夜间活动比例+a2*操作频率+…+b。
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。
朱庆华 宋珊珊|风险视角下生成式人工智能的司法应用路径
如可以使用分类算法进行法律案件类型的判定,使用聚类算法进行群体犯罪嫌疑人的聚类等。第二步,进行数据预处理,对数据进行清洗、缺失值填充、异常值剔除等,保证数据质量和可靠性。第三步,进行特征提取、选择和变换等操作,以提取最具有代表性的特征。根据前面的数据预处理和特征工程,可以使用决策树算法进行法律案件判决的...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
从名字来看,决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别,决策离散型的值的叫决策树,决策连续型值的叫回归树。用学术一点的语言就是决策树的输出是离散型随机变量,回归树的输出是连续型随机变量,这篇文章的重点是讲解输出是离散型随机变量的决策树,当你明白决策树的运行机理后,回归...