Публикации по теме 'decision-tree'
Деревья решений | Алгоритмы машинного обучения
Деревья решений — это популярный алгоритм, используемый в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных для моделирования сложных процессов принятия решений. Они представляют собой тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии.
Вот основные шаги для построения модели дерева решений:
Сбор данных: первый шаг — собрать данные с зависимой переменной (y) и одной или несколькими независимыми переменными (x)...
ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ
Деревья решений — это мощный метод машинного обучения, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Их легко понять и интерпретировать, и они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. В этом блоге мы углубимся в работу деревьев решений и поймем, как их можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации.
Что такое деревья решений?
Дерево решений — это древовидная модель, в которой каждый узел представляет решение,..
Случайный лес
Случайный выбор в Случайный лес указывает на Случайный выбор , а Лес указывает на большое количество деревьев .
Случайный лес — это совокупность большого количества деревьев решений.
Это техника мешковины. Бэггинг — это метод агрегации начальной загрузки. В этом методе данные обучения разбиваются на несколько выборок и случайным образом выбираются пакеты с заменой для заполнения данных.
Примечание. Замещение здесь указывает на равную вероятность того, что те же данные будут..
Кодирование объектно-ориентированного дерева решений на Python с помощью MongoDB
Введение
Объектно-ориентированные программы (ООП) выигрывают от своей модульности, поскольку разделы могут быть изолированы для устранения неполадок. Функции также могут вызываться для использования в других функциях, что сокращает необходимое время кодирования.
Дерево решений является популярным алгоритмом из-за меньшей стоимости вычислений по сравнению с нейронными сетями. Хотя они не так легко адаптируются из-за фиксированных параметров, они полезны для структур данных, которые..
Дерево решений и алгоритмы ансамблевого обучения в машинном обучении
Дерево классификации и регрессии (CART) — это алгоритм обучения дерева решений. Его можно использовать как для классификации, так и для регрессии, в зависимости от доступной информации набора данных. Деревья классификации используются, когда мы знаем класс каждого экземпляра. Построение деревьев классификации с помощью CART аналогично построению с ID3 , за исключением меры информации. В CART в качестве информационной меры используется примесь Джини ( G ), а не энтропия. G..
Обнаружение болезни Паркинсона с помощью машинного обучения
Продолжайте двигаться
В этой статье я построю модель, которая сможет точно определить наличие болезни Паркинсона у людей. Прежде чем начать, мы пройдемся по жизненному циклу науки о данных, чтобы понять, что должно произойти.
Этапы решения бизнес-проблем с помощью жизненного цикла науки о данных: 1. Понимание бизнеса 2. Сбор данных 3. Подготовка данных 4. Исследовательские данные Анализ 5. Моделирование 6. Оценка модели 7. Развертывание модели
# 1 ~ Бизнес-понимание..
Древо решений
Честно говоря, мне нравится этот алгоритм.
Пример того, как ваш банк принимает решение об одобрении или отказе в выдаче кредита. Вот как они будут использовать предыдущие данные о возрасте пользователя, зарплате, образовании, профессии, кредитном рейтинге, сравнить с вашими и принять решение.
Все данные автоматически делятся на вопросы да/нет. Машина придумывает такой вопрос, чтобы лучше разделить данные на каждом шаге. Глубина дерева зависит от размера вопроса...
