Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Пошаговое дерево решений: алгоритм ID3 с нуля в Python [без причудливой библиотеки]

Все мы знаем об алгоритме дерева решений: ID3. Некоторые из нас, возможно, уже выполнили алгоритм математически для академических целей. Если вы еще этого не сделали, не проблема, здесь мы также обсудим основы. Алгоритм довольно простой и понятный. Итак, начнем! Цели: Знание основ алгоритма ID3 Загрузка данных csv в python (с использованием библиотеки pandas ) Обучение и построение дерева решений с использованием алгоритма ID3 с нуля Предсказание по дереву Выяснение..

Прогноз погоды с использованием другой модели классификации

Прогнозирование погоды — это применение науки и техники для прогнозирования состояния атмосферы в заданном месте и в определенное время. Прогнозы погоды составляются путем сбора количественных данных о текущем состоянии атмосферы в данном месте и использования метеорологии для прогнозирования того, какими будут погодные условия. Прогнозирование погоды, которое когда-то рассчитывалось вручную на основе главным образом изменений атмосферного давления, текущих погодных условий, состояния неба..

Пост-обрезка и предварительная обрезка в дереве решений

Что такое обрезка? Обычно обрезка - это процесс удаления выбранной части растения, такой как почка, ветви и корни. В дереве решений обрезка выполняет ту же задачу, что удаляет ветви дерева решений, чтобы преодолеть условие переобучения дерева решений. Это можно сделать двумя способами, мы подробно обсудим оба метода. Давайте начнем………. 1. После обрезки: Этот прием используется после построения дерева решений. Этот метод используется, когда дерево решений будет иметь очень..

Регрессор дерева решений

Дерево решений - это алгоритм решения проблем как классификации, так и регрессии. для классификации следуйте этим блогам 1 , 2 . для дерева решений регрессии работает иначе, чем классификация. в классификации дерево решений разделения будет определяться энтропией или Джини. в регрессии разделение будет определяться среднеквадратичной ошибкой, средней абсолютной ошибкой, friedman_mse, poisson . чтобы погрузиться в алгоритм, сначала давайте узнаем две вещи. Стандартное..

Понимание AdaBoost для дерева решений

Понимание AdaBoost для дерева решений Реализация с R Деревья решений - популярные алгоритмы машинного обучения, используемые как для задач регрессии, так и для классификации. Их популярность в основном связана с их интерпретируемостью и репрезентативностью, поскольку они имитируют способ принятия решений человеческим мозгом. В моей предыдущей статье я представил несколько ансамблевых методов для деревьев решений, цель которых - преобразовать набор слабых классификаторов в более..

Понимание деревьев решений (раз и навсегда!) 🙌

Эта статья предназначена для абсолютных новичков в машинном обучении, которые хотят понять один из простейших алгоритмов, но при этом один из самых важных из-за его интерпретируемости, мощности прогнозирования и использования в различных вариантах, таких как Random Forest или Gradient Boosting Trees. Эта статья также предназначена для всех тех, кто занимается машинным обучением, таких как я, которые устремились к дочерним элементам деревьев решений (случайный лес или деревья повышения..

День 12 из 100 дней МЛ

Деревья решений. Это одни из самых важных классификаторов, которые обычно дают нам очень хороший результат. Ручной расчет для деревьев решений очень длинный, когда мы делаем это вручную, как некоторые из вас, возможно, делали для своих экзаменов, но, как я уже упоминал ниже, sklearn значительно упрощает нам задачу. Я постараюсь объяснить на простом примере и помочь в получении дерева. Но сначала давайте разберемся, что именно делает дерево решений . Дерево решений помогает нам..