Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Простое объяснение того, как алгоритм дерева решений принимает решения

Простое объяснение того, как алгоритм дерева решений принимает решения Интуиция за алгоритмом дерева решений Дерево решений — очень популярный алгоритм машинного обучения. Он работает как для линейных, так и для нелинейных данных. Кроме того, его можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Благодаря отличным библиотекам и пакетам, доступным в Python и R, любой может легко использовать дерево решений и другие алгоритмы машинного обучения, даже не зная, как они..

Использование моделирования классификации редких событий для прогнозирования плей-офф Кубка Стэнли 2023 года

Кто заберет домой кубок лорда Стэнли в этом году? Введение В машинном обучении (ML) очень сложно точно классифицировать редкое событие по двум причинам: Событие, которое пытаются предсказать, происходит недостаточно часто, чтобы можно было точно определить взаимосвязь между предикторами и переменными отклика. Разделение данных на данные обучения и тестирования затруднено из-за дисбаланса между положительными и отрицательными значениями отклика. Прогнозирование победителя..

Машинное обучение для банковского дела: пример использования утверждения ссуды

Базовая бизнес-модель банков полагается на финансовое посредничество путем привлечения финансовых средств и кредитования (ипотека, недвижимость, потребительские ссуды и ссуды компаниям). последний является основным источником кредитного риска, состоящего из двух основных моментов, связанных с одобрением ссуды и мошенничеством. в этом посте мы сосредоточимся на утверждении кредита с использованием моделей машинного обучения. Предоставление кредита как розничным, так и корпоративным..

Все, что вам нужно знать о деревьях решений.

Метод контролируемого машинного обучения Почему дерево решений? Дерево решений – это самый мощный и популярный инструмент для классификации и прогнозирования. Дерево решений представляет собой древовидную структуру, похожую на блок-схему, где каждый внутренний узел обозначает проверку атрибута, каждая ветвь представляет результат проверки, а каждый конечный узел содержит метку класса. Деревья решений — это форма подхода к интеллектуальному анализу данных, которая создает модель..

Введение в деревья решений для классификации в машинном обучении

В области машинного обучения деревья решений являются мощным инструментом для решения задач классификации. Они интуитивно понятны, легко интерпретируются и могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Что такое деревья решений? Дерево решений — это иерархическая структура, которая представляет ряд решений и их возможных последствий. В контексте классификации дерево решений учится принимать решения на основе входных признаков и предсказывает соответствующий класс или..

Как XGBoost обрабатывает мультиклассовую классификацию?

Крайне важно понимать основные принципы работы классификации с использованием такой модели, поскольку она влияет на производительность. В этой статье мы увидим, как ансамбль деревьев решений, обученный с использованием библиотек Gradient Boosting, таких как XGBoost, LightGBM и CatBoost, выполняет мультиклассовую классификацию. Действительно, ансамбль деревьев решений связывает реальное значение с набором признаков, поэтому возникает вопрос: как ансамбли деревьев решений преобразуют..

Начало работы с машинным обучением: 4 основные модели, которые нужно знать

Чтобы лучше понять модели, представленные в этой статье, а также увидеть их реализацию на Python, я предлагаю вам прочитать блокнот Азбука машинного обучения: 4 основных модели на Kaggle. Введение Машинное обучение определенно изменило многие отрасли по всему миру. После того, как OpenAI выпустила свой недавний инструмент ChatGPT, многие энтузиасты и новички начали говорить об ИИ и его возможном влиянии на общество. Благодаря вниманию, вызванному всеми модными словечками и новостями,..