Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Дерево решений и случайный лес

Дерево решений и случайный лес В этой статье мы узнаем, что такое дерево решений, как строятся деревья решений, преимущества и недостатки дерева решений. Что такое случайный лес и как они улучшают предсказательную способность дерева решений. Пререквизиты: Машинное обучение Что такое дерево решений? Дерево решений - это контролируемый непараметрический алгоритм машинного обучения. Используется как для классификации, так и для задач регрессии. Это графическое..

Деревья решений

Дерево решений — 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. Построение дерева решений. Дерево можно «выучить» , разделив исходный набор на подмножества на основе проверки значения атрибута. Этот процесс повторяется для каждого..

Важный концептуальный вопрос: дерево решений

Всем привет!! Это наборы вопросов, связанных с деревом решений, которые могут помочь вам устранить любые концептуальные пробелы. Наслаждаться!! Q1: Какова основная цель алгоритма дерева решений? Ответ: Цель дерева решений состоит в том, чтобы сделать оптимальный выбор в конце каждого узла, и ему нужен алгоритм, способный сделать именно это. Этот алгоритм известен как алгоритм Ханта (в алгоритме Ханта дерево решений выращивается рекурсивным способом путем разделения обучающих..

Дерево решений = легкое введение в теорию + математику + код

Дерево решений = легкое введение в теорию + математику + код Изучив процесс Дерева решений для M.L., я пришел к выводу, что если мы будем очень стараться понять что-то, что может выходить за рамки нашей предметной области, мы добьемся успеха, если сохраним настойчивость и настойчивость. В мире нет ничего, чему можно было бы научиться. Вам просто нужна твердая решимость, чтобы получить базовые знания в любой области. Способность учиться - отличительный признак интеллекта Что ж,..

Объяснение деревьев решений Scikit-Learn

Обучение, визуализация и прогнозирование с помощью деревьев решений Деревья решений - самые важные элементы случайного леса. Они способны подбирать сложные наборы данных, позволяя пользователю увидеть, как было принято решение. Во время поиска в Интернете мне не удалось найти ни одной четкой статьи, которая могла бы легко их описать, поэтому здесь я пишу о том, что я узнал до сих пор. Важно отметить, что одно дерево решений - не очень хороший предсказатель; однако, создав их..

ML Series4: Дерево решений 🌲

Деревья классификации и регрессии Алгоритмы на основе дерева — это широко используемая категория контролируемого обучения. На соревнованиях по данным, таких как Kaggle, методы на основе дерева решений, такие как LightGBM и Random Forrest, обычно являются первым вариантом из-за их многообещающей производительности и хорошего понятного человеку объяснения. Поэтому я считаю важным выделить отдельную серию для обсуждения этого алгоритма.🔥 Введение Модели на основе дерева разделяют..

Прогноз сердечных заболеваний

В этом проекте машинного обучения я собрал набор данных из Kaggle и буду использовать машинное обучение, чтобы прогнозировать, страдает ли человек сердечным заболеванием или нет. Импорт библиотек Давайте сначала импортируем все необходимые библиотеки. Я буду использовать numpy и pandas для начала. Для визуализации я буду использовать подпакет pyplot пакета matplotlib , использовать rcParams для добавления стилей к графикам и rainbow для цветов. Для реализации моделей..