Публикации по теме decision-tree

Публикации по теме 'decision-tree'

Древо решений

Классификация - это форма анализа данных, которая извлекает модели, описывающие важные классы данных. Такие модели, называемые классификаторами, предсказывают категориальные (дискретные, неупорядоченные) метки классов. Например, мы можем построить модель классификации, чтобы классифицировать заявки на получение банковских кредитов как безопасные или рискованные. Такой анализ может помочь нам лучше понять данные в целом. В этом случае задачей анализа данных является классификация, когда..

Деревья решений

Дерево решений — это тип алгоритма машинного обучения, который можно использовать для прогнозирования результата чего-либо на основе набора вопросов. Его можно использовать для задач, связанных с классификацией (распределение вещей по категориям) или регрессией (прогнозирование значения). Чтобы использовать дерево решений, мы начинаем с вершины дерева (корня) и задаем вопрос о данных. Основываясь на ответе, мы идем по ветке дерева и задаем другой вопрос. Мы продолжаем, пока не придем к..

Дерево решений против случайного леса

Знайте разницу между деревом решений и случайным лесом в машинном обучении Дерево решений Дерево решений — это древовидный алгоритм, используемый для принятия решений и прогнозирования. Это древовидная структура, похожая на блок-схему, где каждый внутренний узел представляет функцию (или атрибут), каждая ветвь представляет правило принятия решения, а каждый конечный узел представляет результат. Алгоритм дерева решений начинается с одного корневого узла, который представляет весь..

Деревья регрессии, часть-1

Дерева решений! Он строит регрессию или классификацию в виде древовидной структуры. Набор данных разбивается на более мелкие подмножества, пока разрабатываются деревья решений. Конечным результатом является дерево с узлами решений и листовыми узлами. Он может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Пример: Последовательность событий образует древовидную структуру для принятия решения. Внимание по терминологии!!! Узел принятия решения (Root Node) — он..

Работа с категориальными данными: Catboost

Я представил проблемы с категориальными данными и машинным обучением с целью продемонстрировать catboost. После обновления моей ОС, переустановки anaconda, обновления pip я наконец установил catboost. Теперь мой старый ноутбук - часть подарка. Что такое кэтбуст Машина не понимает категориальных данных. Поэтому необходимо преобразовать такие категории, как голландский, немецкий, бельгийский, в числовые значения. Простое присвоение им разных уровней (0,1,2) не работает. Если вы..

💡Давайте углубимся в тему деревьев решений! 💡💡

Дерево решений — это мощный контролируемый алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он строит древовидную модель, в которой каждый внутренний узел соответствует решению, основанному на определенной функции, каждая ветвь представляет потенциальные результаты этого решения, а каждый конечный узел обозначает окончательную предсказанную метку или значение. Теперь давайте рассмотрим наглядный пример использования дерева решений для..

Алгоритм дерева решений в машинном обучении

Дерево решений - это непараметрический алгоритм машинного обучения с учителем. Это чрезвычайно полезно для классификации или маркировки объекта. Он работает как для категориальных, так и для непрерывных наборов данных. Это похоже на древовидную структуру, в которой должны присутствовать корневой узел и его дочерний узел. У него есть дочерний узел, который обозначает функцию набора данных. Прогнозирование может быть выполнено с помощью листового или конечного узла. Рекурсивный..