Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Изучение дерева решений - важное понимание

Часто встречающиеся термины, Data Domain: = узел События: = Наблюдения Поддомены: = листья текущего дерева Иерархические модели обучения с учителем. Основная иерархическая модель - ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ. Он имеет 2 категории, 1. Дерево классификации 2. Дерево регрессии для построения дерева решений - - › алгоритмов разделения дерева для построения эффективного дерева с помощью обучения - - › требует количественных измерений Эти меры:..

Упрощенные концепции дерева решений

как и в других статьях, я не буду объяснять весь алгоритм, но в этом посте я собираюсь обсудить некоторые из наиболее важных концепций, которые необходимы для освоения алгоритма машинного обучения, который является алгоритмом дерева решений. Уверяю вас, что после этой статьи вы будете очень готовы встретить любой блог, видео или книги о дереве решений. Итак, без дальнейших задержек, давайте рассмотрим наиболее важные концепции алгоритма. Энтропия: Но прежде чем я что-то скажу,..

Деревья решений: параметрическая оптимизация

Когда мы начинаем работать с данными, мы (как правило, всегда) замечаем, что в данных есть несколько ошибок, таких как пропущенные значения, выбросы, неправильное форматирование и т. Д. В двух словах мы называем их несогласованностью. Эта согласованность более или менее искажает данные и мешает алгоритмам машинного обучения правильно прогнозировать. Ранее мы наблюдали, как выбросы могут исказить наш анализ. Кроме того, мы заметили, что классификатор k-NN повысил точность после того, как..

Почему (не) использовать случайные леса?

Я не хочу придумывать здесь длинную историю, а скорее перечислю преимущества и недостатки случайных лесов (RF), чтобы иметь краткую справку. Я более чем рад любым комментариям по перечисленным плюсам и минусам или если у вас есть какие-либо дополнительные комментарии, которые вы хотели бы опубликовать. Плюсы: Преодолевает проблему переоснащения деревьев решений Решает проблемы регрессии и классификации Хорошо работает как с непрерывными, так и с категориальными переменными..

Классификатор дерева решений

ВВЕДЕНИЕ Дерево решений — это алгоритм машинного обучения, который должен иметь возможность работать как с категориальными, так и с непрерывными данными, которые можно использовать для прогнозирования значений регрессии и классификации. Это бинарное дерево с корневым узлом и листовыми узлами. Дерево начинается с корневого узла и перемещается вниз по дереву на основе условия if-else. Существуют различные алгоритмы, используемые для разработки дерева решений, а именно. а. КОРЗИНА б...

Случайный лес и его реализация

Наряду с его реализацией на Python В этом блоге мы попытаемся понять один из самых важных алгоритмов машинного обучения, то есть алгоритм случайного леса. Мы постараемся взглянуть на то, что делает Random Forest таким особенным, и попытаемся реализовать его на реальном наборе данных. Код вместе с набором данных можно найти здесь . Ансамблевое обучение Метод ансамбля - это метод, который объединяет прогнозы из нескольких алгоритмов машинного обучения вместе, чтобы делать..

Понимание деревьев решений Алгоритм ID3 | Машинное обучение

В этом посте мы подробно разбираемся в алгоритме ID3 деревьев решений с примерным набором данных. Содержание: · Что такое алгоритм ID3? · Псевдокод алгоритма ID3 · Работа с числовым примером · Недостатки алгоритма ID3 · Преимущества алгоритма ID3 Что такое алгоритм ID3? Давайте начнем с полной формы ID3, которая расшифровывается как «Итеративный дихотомайзер 3», где дихотомайзер означает «разделить на части». ID3 использует жадный нисходящий подход..