Публикации по теме 'decision-tree'
Введение в дерево решений
Дерево решений представляет собой структуру, подобную блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет собой «проверку» атрибута (например, выпадает ли при подбрасывании монеты орел или решка), каждая ветвь представляет собой результат проверки, а каждый конечный узел представляет собой результат проверки. метка класса (решение принимается после вычисления всех атрибутов). Пути от корня к листу представляют собой правила классификации.
Давайте начнем с примера. Представьте,..
Моделирование машинного обучения
Основываясь на проекте https://github.com/nkbuddy/dsc-phase-3-project-NBA/blob/main/README.md , я бы рекомендовал начать с деревьев, случайных лесов и классификатора XGB. По сути, это разные реализации дерева решений, которое является самой простой концепцией для изучения и понимания.
Деревья решений, случайные леса и классификатор XGB основаны на. Алгоритмы деревьев решений. все они делают одно и то же — делят пространство признаков на регионы с одинаковыми метками. Деревья решений..
Понимание через реализацию: дерево решений
Создайте свою собственную модель
Понимание через реализацию: дерево решений
Узнайте, как работает дерево решений, и реализуйте его на Python.
Многие передовые модели машинного обучения, такие как случайные леса или алгоритмы повышения градиента, такие как XGBoost, CatBoost или LightGBM (и даже автоэнкодеры !) опираются на ключевой общий компонент: дерево решений !
Без понимания деревьев решений невозможно также понять ни один из вышеупомянутых продвинутых алгоритмов бэггинга или..
Случайный лес
Случайный лес — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который объединяет несколько деревьев решений для создания более надежной и точной прогнозной модели. Оно было представлено как улучшение по сравнению с одиночными деревьями решений, чтобы уменьшить переоснащение и улучшить производительность прогнозирования.
Вы можете задаться вопросом, чем случайный лес отличается от единого дерева решений (CART). Основное различие между случайным лесом и единым деревом решений (CART)..
Как перечислить подмножества строки с помощью рекурсии в JavaScript (рекурсия, алгоритм…
В этой статье я проанализирую алгоритм перечисления всех подмножеств строки с помощью аккуратной рекурсии и покажу, как его закодировать в JavaScript. 🦄
Перечисление – это действие по перечислению ряда элементов по одному . Например, можно перечислить планеты Солнечной системы: Меркурий, Венера, Земля, Марс, Юпитер, Сатурн, Уран, Нептун.
Перечисление подмножеств коллекции или строки означает перечисление всех возможных подмножеств одно за другим. Слово «собака» имеет всего..
Случайные леса: подробное руководство по популярному методу ансамбля для машинного обучения
Случайные леса — это популярный метод ансамбля для машинного обучения, который может решать как задачи классификации, так и регрессии. Они известны своей высокой точностью и устойчивостью к шуму и выбросам в данных. В этой статье мы рассмотрим, что такое случайные леса, как они работают и как их эффективно использовать для приложений науки о данных.
Что такое случайные леса?
ML / Обучение с учителем / Классификация / Дерево решений
Машинное обучение и анализ данных с помощью Python[22]
Давайте снова проведем выборку на основе переменных роста, веса и пола. Представьте, что мы создаем точечную диаграмму по осям X и Y для веса и роста с полом в качестве переменной. Так же, как и в регрессии дерева решений, структура выполняет процесс разделения, в регрессии она возвращает результат, взяв среднее значение в области для желаемого значения, в структуре классификации модель вычитает значение с наибольшим вхождением..
