Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Не могли бы вы интерпретировать график. Спасибо

Случайная классификация леса

Случайный лес — самый популярный алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Использовать Random forest в python просто и интуитивно понятно. В этой статье я буду использовать библиотеку python и sklearn для реализации примера задачи классификации случайного леса. Я бы посоветовал просмотреть мою статью о дереве решений, чтобы лучше понять случайный лес. Полный код проекта можно найти здесь, на моей странице github,..

Деревья решений и случайные леса в Pyspark

Одним из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения в мире науки о данных является дерево решений, потому что его легко реализовать и понять, даже если у вас ограниченные знания о том, как работает машинное обучение. Расширением алгоритма дерева решений является случайный лес, который просто выращивает несколько деревьев одновременно и выбирает наиболее распространенное или среднее значение в качестве конечного результата. Оба они представляют собой алгоритмы классификации,..

Деревья решений: от данных к решениям

Введение Добро пожаловать в наш блог о деревьях решений! Деревья решений — популярный и мощный инструмент машинного обучения и анализа данных. Они представляют собой тип алгоритма обучения с учителем, который используется для классификации или прогнозирования результатов для заданного набора входных данных. В этом блоге мы рассмотрим, что такое деревья решений, как они работают и как их можно применять. На высоком уровне деревья решений работают, разделяя пространство признаков..

Изучение деревьев решений, случайных лесов и машин повышения градиента: руководство по древовидным…

Модели машинного обучения на основе деревьев — это популярное семейство алгоритмов, используемых в науке о данных как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они особенно хорошо подходят для обработки сложных и нелинейных отношений в данных, что делает их идеальными для широкого спектра приложений.

Обучение ансамблю — Случайный лес

Введение Когда-то трое друзей хотели определить лучшую пиццерию в городе. Они решили провести опрос и узнать мнение знакомых людей. Первый друг, назовем его «Рэндом», решил угадать и выбрать пиццерию, не спрашивая ничьего мнения. Второй друг, назовем его Соло, решил полагаться только на собственный опыт и предпочтения. Он был в одной конкретной пиццерии и думал, что она была лучшей. Итак, он предложил всем попробовать это место, не принимая во внимание другие мнения. Третий друг,..

Как выбрать класс для нечистого листового узла

Математика Как выбрать класс для нечистого листового узла В этой статье мы обсудим, как выбрать класс нечистого листового узла в дереве решений. Для простоты воспользуемся титаническим набором данных от Kaggle . Давайте посмотрим на обучающий набор данных. Вот распределение того, выжили или погибли пассажиры: В этом наборе 549 (62%) пассажиров погибают, а 342 (38%) выживают. Ради обсуждения давайте рассмотрим дерево решений с нулевой глубиной (вы поймете, почему). При..