深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
接下来使用Scikit-learn在这个数据集上创建并训练一个决策树分类器。模型拟合后,可以使用plot_tree()函数可视化决策树。tree_clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0)tree_clf.fit(X,y)plt.figure(figsize=(17,12))tree.plot_tree(tree_clf,fontsize=17,feature_names=["x1","x2"])...
Ph.D.or在职DBA博士?看看清华姚班助理教授的读博决策树就清楚了
为了帮助大家认真思考这个问题,我画了一棵决策树。想要读博的同学不妨走一下这棵树。Goodluck!图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大...
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...
...通过构建决策树可对用户的信用数据进行多层筛选,减少了无必要...
所述方法包括:采集用户号码和信用数据,组建数据库;获取根节点,并向所述根节点中添加第一准入条件;在所述数据库中检索符合第一准入条件的信用数据,确定用户号码;获取内部节点和叶节点,确定内部节点的第二准入条件,并在所述叶节点上生成触发信号;根据所述根节点、内部节点和叶节点,创建决策树。
R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型
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。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...
建工修复获得发明专利授权:“基于决策树模型的微生物修复效果评价...
证券之星消息,根据企查查数据显示建工修复(300958)新获得一项发明专利授权,专利名为“基于决策树模型的微生物修复效果评价方法、系统及介质”,专利申请号为CN202311447615.4,授权日为2024年2月2日(www.e993.com)2024年9月15日。专利摘要:本发明涉及一种基于决策树模型的微生物修复效果评价方法、系统及介质,属于土壤修复评价领域,本发明通过根据夹角...
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
二、聚类算法聚类算法是一种将数据按照相似性进行分类的机器学习算法。常见的聚类算法包括K-means和层次聚类。聚类算法在市场细分、客户分群等领域应用广泛,能够帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。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...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我们可以使用多棵决策树来共同解决问题,这就是就是随机森林。随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。每棵决策树都随机抽取不同的样本进行训练,我们会得到三个不同的决策树,再综合考虑三棵树的决策结果,就能...
用决策树找到你的细分目标用户
决策树是一种强大的工具,可以帮助我们深入了解用户行为,从而找到我们的目标用户。在训练过程中,我们需要将数据分为训练集和测试集。最后,我们可以使用训练好的决策树模型来找到我们的目标用户。通过收集数据、训练模型…
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
夏恒,汤健,余文,乔俊飞.基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模.自动化学报,2024,50(8):1601??1619XiaHeng,TangJian,YuWen,QiaoJun-Fei.Dioxinemissionconcentrationmodelingbasedonsimulationmechanismandimprovedlinearregressiondecisiontree.ActaAutomaticaSinica,...