使用Python中从头开始构建决策树算法
CART与ID3和C4.5算法不同,CART(ClassificationAndRegressionTree)又被称为分类回归树,算法采用基尼不纯度(Giniimpurity)来度量节点的不确定性,该不纯度度量了从节点中随机选取两个样本,它们属于不同类别的概率。ID3、C4.5和CART算法都是基于决策树的经典算法,像Xgboost就是使用的CART作为基础模型。
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
一棵决策树可能首先询问:“这个水果的颜色是红色吗?”如果答案是肯定的,它可能会将这个水果分类为苹果;否则,它会继续询问:“这个水果的质感是光滑的吗?”这样的一系列问题最终导致分类的结果,这就是决策树的工作方式。构建决策树的关键概念特征选择决策树如何确定在每个节点上提出哪个问题?这就涉及到一个关键的...
机器学习:决策树--python
print(Alliswell.)构造的决策树最后如下所示:
机器学习算法的基本知识(使用Python和R代码)
在这种情况下,维数降低算法可以帮助我们与决策树,随机森林,PCA,因子分析,基于相关矩阵,缺失值比等的其他算法一起使用。要了解更多有关此算法的信息,您可以阅读“BeginnersGuideToLearnDimensionReductionTechniques“.PythonCode#ImportLibraryfromsklearnimportdecomposition#Assumedyouhavetrain...
200 道经典机器学习面试题总结
判别方法:由数据直接学习决策函数Y=f(X),或者由条件分布概率P(Y|X)作为预测模型,即判别模型。生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型。
【机器学习+Science】化学与材料领域经典神经网络架构学习分享
决策树支持向量机集成学习模型选择与性能优化材料数据库及特征工程学习目标:数据库构建是机器学习中的重要步骤,对材料领域常见的数据库进行介绍,学习如何利用ASE,pymatgen等软件包批量构建及处理数据集,以及对材料进行特征选择(www.e993.com)2024年7月8日。讲解常见的材料结构表示方法及编码...
机器学习基础:决策树的可视化
机器学习基础:决策树的可视化目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT(LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦!),而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树!掌握决策树,对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。
猝不及防,Google成功“造人”令人胆寒!人类迎来史上最惨失业潮…
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算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
下面两个思考题的答案都是在需要优化的目标为凸函数(凸优化)的情况下。问题一:当一个优化问题是凸优化问题时,可以直接用KKT条件求解。5、凸优化(可行域为约束条件组成的区域)5、SVM的过程?Boost算法?6、决策树过拟合哪些方法,前后剪枝决策树对训练属性有很好的分类能力;但对位置的测试数据未必有好的...
Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...
1.1分子对接的概念及基本原理1.2分子对接的基本方法1.3分子对接的常用软件1.4分子对接的一般流程2.常规的蛋白-配体对接2.1收集受体与配体分子2.2复合体预构象的处理2.3准备受体、配体分子2.4蛋白-配体对接2.5对接结果的分析以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例...