Публикации по теме 'decision-tree-classifier'


Алгоритм дерева решений
Что такое дерево решений? Деревья решений — это широко используемые алгоритмы машинного обучения с учителем. Они популярны из-за простоты интерпретации и широкого спектра применений. Они работают как для задач регрессии, так и для задач классификации. Дерево решений состоит из серии последовательных решений или узлов решений по некоторым функциям набора данных. Получающаяся в результате структура, похожая на поток, перемещается с помощью операторов условного управления или правил..
Машинное обучение: модель классификации
Классификация — это тип контролируемого машинного обучения, целью которого является прогнозирование категориальной метки (также известной как класс) на основе набора признаков или предикторов. Классификационная модель берет набор входных признаков и сопоставляет их с одним из нескольких возможных выходов или меток классов. Модель обучается на помеченном наборе данных, где известны правильные метки классов, а затем используется для прогнозирования новых, невидимых данных. Модель учится..
Аналогия леса решений
Лес решений — это группа деревьев, где каждый узел представляет функцию (атрибут), каждая ссылка (ветвь) представляет решение (правило), а каждый лист представляет собой результат (категориальные или непрерывные значения). Предположим, на портале веб-сайта недвижимости, где пользователи публикуют запросы на наличие квартир. Таким образом, на выбор покупателя будут влиять такие факторы, как количество членов семьи, количество спален, а также доход семьи и семейное положение. Теперь нам..
Введение в деревья решений в машинном обучении
Деревья решений — это популярный алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации. Они особенно полезны для задач, в которых данные имеют как категориальные, так и непрерывные признаки. Дерево решений — это древовидная структура, в которой каждый внутренний узел представляет проверку атрибута, каждая ветвь представляет результат проверки, а каждый конечный узел представляет собой метку класса или числовое значение. В этой..
Древо решений
Честно говоря, мне нравится этот алгоритм. Пример того, как ваш банк принимает решение об одобрении или отказе в выдаче кредита. Вот как они будут использовать предыдущие данные о возрасте пользователя, зарплате, образовании, профессии, кредитном рейтинге, сравнить с вашими и принять решение. Все данные автоматически делятся на вопросы да/нет. Машина придумывает такой вопрос, чтобы лучше разделить данные на каждом шаге. Глубина дерева зависит от размера вопроса...
Изучение алгоритма случайного леса: от теории к практике с Python
Введение Алгоритм случайного леса является универсальным и мощным инструментом для решения задач классификации и регрессии. Основываясь на фундаменте ансамблевого обучения и принципах пакетирования, Random Forest стал мощным решением для сложных задач классификации и регрессии. В нашем предыдущем блоге мы погрузились в область ансамблевого обучения и сбора данных, заложив основу для нашего путешествия по сложным слоям алгоритма случайного леса. Понимание ансамблевого обучения..
Демистификация деревьев решений: раскрывая силу прогнозного моделирования, часть I
Введение Деревья решений надежны и являются одним из широко используемых алгоритмов ID3 ​​в машинном обучении и анализе данных. Они обеспечивают структурированный и интуитивно понятный способ принятия решений и решения задач классификации и регрессии. Как мы увидим в этой статье, деревья решений предлагают множество преимуществ, и с помощью примеров мы поймем, как это работает. Что такое дерево решений? Деревья решений — это контролируемые алгоритмы обучения, которые можно..