Публикации по теме 'decision-tree'
Визуализация дерева решений в Python
Дерево решений является одним из наиболее широко используемых алгоритмов машинного обучения, поскольку они просты для понимания и интерпретации, просты в использовании, универсальны и эффективны.
В этой статье мы рассмотрим различные способы визуализации дерева решений в Python.
Сначала мы создадим простое дерево решений, используя набор данных IRIS.
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import matplotlib
% matplotlib inline
iris = load_iris()
clf =..
Руководство по реализации алгоритма деревьев решений в машинном обучении: пошаговое объяснение с…
Деревья решений — это популярный контролируемый алгоритм машинного обучения, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Основная идея деревьев решений состоит в том, чтобы разделить данные на все более мелкие подгруппы на основе признаков и целевых переменных, пока данные в каждой подгруппе не станут максимально чистыми. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут критерий остановки, такой как максимальная глубина дерева или минимальное..
Классификатор дерева решений и регрессор с примером
Содержание:
1. Что такое дерево решений
2. Графическое представление дерева решений
3. Терминология в дереве решений
4. Алгоритм ТЕЛЕГИ
5. Индекс Джини
6. Энтропия
7. Получение информации
8. Снижение дисперсии
9. Пример классификации
10. Обрезка
11. Регрессор дерева решений
12. Как работает регрессор дерева решений
13. Пример в регрессии
14. Код
Что такое дерево решений:
Это контролируемый алгоритм машинного обучения, поэтому его можно использовать в..
Дерево решений в 500 словах
Деревья решений — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Их называют «деревьями решений», потому что они представляют собой древовидную модель решений с внутренним узлом, представляющим функцию или атрибут, ветвью, представляющей решение, и конечным узлом, представляющим метку класса или значение.
Целью дерева решений является создание модели, которая предсказывает значение целевой..
Как найти идеальные значения гиперпараметров для любой древовидной модели ?
Я потерял счет количеству моделей машинного обучения, которые доступны в нашем распоряжении для решения сложных задач, но каждая из них имеет свой собственный набор параметров настройки. Даже когда дело доходит до простейших древовидных моделей, они имеют множество параметров, которые можно настроить для улучшения прогностических характеристик модели.
Мы собираемся изучить, как мы можем использовать RandomSearchCV и GridSearchCV практически для любого алгоритма машинного обучения. Мы..
Как деревья решений разделяют узлы с точки зрения функции потерь
Узнайте, как дерево решений разбивает узлы только для минимизации функции потерь.
Говоря о разделении узлов дерева решений, я часто слышу такие фразы, как «уменьшение дисперсии» и «максимизация получения информации». И я всегда их боюсь. Это не то, что мне удобно использовать в повседневном словаре, пока я не понял, что эти фразы являются синонимами «минимизации функции потерь дерева решений».
Какая функция потерь? Что ж, каждой модели машинного обучения нужна функция потерь...
Машинное обучение для всех — Алгоритм дерева решений
Часть 1 из серии «Машинное обучение для всех»: узнайте об алгоритмах дерева решений интуитивно…….
Деревья решений — это мощные, но интуитивно понятные алгоритмы машинного обучения, способные выполнять задачи как классификации, так и регрессии. Эта статья предназначена для начинающих объяснять, как работают деревья решений.
Статья построена следующим образом:
Как дерево может принимать решения? Как измерить примесь для задач классификации? Дерево решений регрессии..
