Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

KNN против дерева решений против случайного леса для распознавания рукописных цифр

KNN против дерева решений против случайного леса для распознавания рукописных цифр В этой статье я попытался сравнить производительность трех алгоритмов машинного обучения, а именно дерева решений, случайного леса и k ближайших соседей для распознавания рукописных цифр из известного набора данных MNIST. Начало кодирования… Импортируем модули, загружаем наш набор данных import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"D:\ML data\digit..

Классификация дерева решений за 9 шагов с помощью Python

Классификация дерева решений — это первая модель типа классификации в этой серии . Наш кейс связан с рекламой в социальных сетях. В рекламе представлен автомобиль типа SUV. У нас есть набор данных , содержащий данные о поле, возрасте, предполагаемой зарплате людей, которые видят эту рекламу. Последние данные касаются людей, купивших или не купивших внедорожник. Мы должны создать модель, которая может разделить людей на два класса. Начнем с импорта необходимых вещей #1 Importing..

Дерево решений — для начинающих

· Дерево решений – это графическое представление всех возможных решений решения, основанного на определенных условиях. · Деревья решений — это универсальные алгоритмы машинного обучения, которые могут выполнять как задачи классификации, так и регрессии, и даже задачи с несколькими выходами. Они наиболее широко используются для контролируемого обучения. · Это мощные алгоритмы, способные работать со сложными наборами данных. · Деревья решений работают по алгоритму CART (деревья..

Дорожная карта для прогнозирования дня следующей покупки клиентов

С растущим влиянием цифрового мира компании электронной коммерции выстраивают ориентированную на клиента модель организации и управления. Компании хотят знать больше о своих клиентах и предсказывать все о клиенте, чтобы предпринять соответствующие действия, чтобы не потерять своих клиентов и увеличить количество лояльных клиентов. Таким образом, прогнозирование следующего дня покупки клиента является растущей потребностью в полном прогнозировании всего, что касается идеи клиента...

После линейной регрессии, логистической регрессии, нейронной сети Что дальше?

Трюк с ядром Имея нелинейные данные в пространстве более низкого измерения и проецируя данные в пространство более высокого измерения, так что мы получаем линейную классификацию. Мы можем понять утверждение, взяв пример Предположим, что все красные метки — это яблоки, а все синие метки — ягоды. Если кто-то попросит вас разделить их на 2 класса, то вы взяли все ягоды наверх с тарелкой и остальные, в нижней плоскости находятся яблоки. После классификации данных мы можем..

Требуется ли для деревьев решений масштабирование функций?

Требуется ли для деревьев решений масштабирование функций? Требуется ли масштабирование функций для методов дерева решений и ансамбля? Алгоритмы машинного обучения всегда были на пути к эволюции с момента своего появления. Сегодня эта область прошла долгий путь от математического моделирования до ансамблевого моделирования и многого другого. Эта эволюция привела к появлению более надежных моделей SOTA, которые почти ликвидируют разрыв между потенциальными возможностями человека и..

Повышение интерпретируемости древовидного классификатора с помощью SHAP

Модели машинного обучения великолепны, они берут входные данные, используемые для задачи классификации или регрессии, извлекают уроки из них и, когда сталкиваются с новыми данными, могут дать прогноз. Существует несколько типов моделей, которые различаются по сложности, от простой линейной регрессии, которая используется для оценки реальных значений, таких как цены на жилье, до модели нейронной сети черного ящика, которая используется для решения сложных задач, таких как понимание..