Публикации по теме 'decision-tree'
Что такое дерево решений в машинном обучении ?|Классификация |Регрессия
В этой статье я хочу рассказать вам о деревьях решений, а затем я закончу эту статью несколькими упражнениями. Хорошо, давайте начнем.
В своей простейшей форме дерево решений представляет собой блок-схему, показывающую четкий путь к решению. С точки зрения анализа данных, это тип алгоритма, который включает условные операторы «управления» для классификации данных. Дерево решений начинается с одной точки (или «узла»), которое затем разветвляется (или «разделяется») в двух или более..
Викторина по машинному обучению 06: Дерево решений (часть 2)
Давайте проверим ваши базовые знания дерева решений. Вот 10 вопросов с несколькими вариантами ответов для вас, и нет ограничения по времени. Веселиться!
Вопрос 1. Что такое разбиение дерева решений? (A) Разделение узла на два или более подузла на основе условий if-else (B) Удаление подузел из дерева (C) Сбалансируйте набор данных перед подгонкой (D) Все вышеперечисленное
Вопрос 2. Что такое конечный или конечный узел в дереве решений?
(A) Конец дерева решений, где его нельзя..
Scala #12: Искра: Деревья
Деревья решений, случайный лес и повышение градиента в Scala Spark
В машинном обучении деревья решений, случайные леса и повышение градиента являются популярными алгоритмами для решения задач классификации и регрессии. Эти алгоритмы являются мощными инструментами для построения прогностических моделей, которые могут делать точные прогнозы на основе новых, невидимых данных.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, как реализовать эти алгоритмы в Scala Spark.
Предыдущая глава:..
Бинарные деревья решений
Деревья регрессии
Вступление
Деревья двоичных решений - это supervised техника машинного обучения, в которой атрибуты подвергаются серии бинарных (да / нет) решений. Каждое решение приводит к одной из двух возможностей. Каждое решение ведет к другому решению или к предсказанию. Пример дрессированного дерева поможет закрепить идею. Вы узнаете, как работает обучение, после того, как поймете его результат. Decision Trees используются как для Regression , так и Classification..
XGBoost: интуитивное объяснение
Все мы знаем, как XGBoost доминирует в соревнованиях Kaggle благодаря своей производительности и скорости. Этот блог посвящен пониманию того, как работает XGBoost (попробуйте объяснить исследовательскую работу). Этот блог не о том, как кодировать / внедрять XGboost или как настраивать его гиперпараметры.
XGBoost означает e X treme G radient Boost ing. Во-первых, краткое описание бэггинга и бустинга на рисунке 1. Он объясняет бэггинг (агрегирование начальной загрузки) и бустинг..
Деревья решений в MExplained
Дерево решений — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который работает на основе рекурсивных ответов на некоторые вопросы (условия «если-иначе»). Алгоритм используется как для регрессии, так и для классификации. Однако в основном для задач классификации.
Вопросы в полях называются внутренними узлами , где ответы на вопросы разбивают его на ветви . Узлы, которые больше не разделяются, называются листьями и представляют собой решение/выход модели.
Это дерево, конечно,..
Деревья решений, упрощенные для чайников
Что такое дерево решений?
Дерево решений — это своего рода контролируемый алгоритм машинного обучения.
который строит модель прогнозирования для функций набора данных в древовидной форме,
растущие от корня, расположенного вверх, вниз к листьям.
Допустим, мы хотим предсказать, сдаст ли студент свои экзамены на основе трех переменных; результаты тестов, посещаемость занятий и тяжелая работа.
Корневой узел , представляющий всю совокупность или выборку.
является верхним..
