Публикации по теме 'decision-tree'


КОРЗИНА
CART (деревья классификации и регрессии) — популярный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для регрессии. Это тип алгоритма дерева решений, который рекурсивно разбивает данные на подмножества на основе значений входных функций, в конечном итоге создавая древовидную структуру, которую можно использовать для прогнозирования. Преимущества CART: Интерпретируемость . Деревья решений, включая CART, представляют собой легко интерпретируемые..
Дерево решений - объяснение
Введение В этом блоге мы поговорим об алгоритме дерева решений. Да, вы правильно прочитали. Это дерево или оно похоже на дерево (перевернутое дерево), которое помогает принять решение. Почему дерево помогает нам принимать решения? Так как же нам принять какое-либо решение? Предположим, перед нами несколько вариантов. Что дальше? Соберите как можно больше информации по каждому из вариантов. Проанализируйте все «за» и «против», а затем решите. Много работы правильно. А теперь..
Не позволяйте им взять над вами верх, просто оптимизируйте доход
В First Day Out Ти Гризли поет: Не позволяй им взять над тобой верх, просто получай доход . Это послужило вдохновением для написания этого поста, только с небольшой поправкой: Не позволяйте ML взять над вами верх, просто оптимизируйте доход . В этом посте будет описан процесс построения дерева решений на Python для оптимизации набора данных кредитных заявок для трех разных кредиторов. Наш набор данных по заявкам на получение кредита состоит из 100 тысяч строк заявок на получение..
Дерево решений и случайные леса
Полная реализация с нуля Дерево решений — самый мощный и популярный инструмент, используемый как для классификации, так и для регрессии. Это похоже на блок-схему, или мы можем использовать древовидную модель, где каждый узел отображает функцию, а верхний узел называется корневым узлом. Ключевые моменты дерева решений Простая древовидная структура, модель может принимать решения в любой точке Простота объяснения, поскольку она показывает, как принимается решение! Рекурсивный..
10 алгоритмов машинного обучения, которые будут доминировать в 2023 году!
Станьте мастером машинного обучения, освоив эти 10 алгоритмов. Введение Машинное обучение прошло долгий путь за последние несколько лет, и теперь его применение в различных областях резко возросло. Каждое приложение, от Chat-GPT до DALL.E 2, использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предоставить нам наилучшие результаты и позволить нам решать сложные задачи более эффективно и точно. В этом сообщении блога я поделюсь 10 наиболее многообещающими алгоритмами машинного обучения,..
Машинное обучение: классификация дерева решений
Большинство из нас считают дерево решений сложным, но это один из самых мощных методов машинного обучения. Его легко реализовать, и он относится к методам контролируемого обучения. Как следует из названия, это дерево, но без настоящих корней и зеленых листьев. Это дерево строится путем выполнения различных условий, образующих корень, называемый головным узлом, и листья, называемые конечными листьями, в результате чего данные разбиваются на небольшие сегменты. Дерево решений:..
Футбол и наука о данных: дерево решений, объясненное Ибра и Мурики
Пришло время для нового приключения: первый день Serie A Data Scientist только начался! Пока на улице бушует толпа, здесь, в офисе, мы должны начать работать… ммм… давайте сделаем импорт … import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn import datasets, svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay from sklearn.metrics import accuracy_score Сегодня у нас плохой день: американские..