77问答网
所有问题
当前搜索:
适合用决策树解决的数据集
如何
用决策树
进行分类
答:
用决策树进行分类的方法为:
收集数据、准备数据、构建决策树、评估决策树、应用决策树、维护和更新决策树等
。1、收集数据 确定要解决的问题,并收集相关的数据。这可能包括从数据库、调查、传感器或其他来源获取的数据。确定数据的特征和属性,这些特征可以包括输入变量(用于决策树的特征)和输出变量(要预...
决策树
求解算法有哪些
答:
决策树求解算法有:ID3,C4.5,CART等
。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J...
决策树分箱
-特征工程之
数据
离散化处理
答:
决策树分箱
是特征工程中的重要步骤,主要针对连续变量进行数据离散化处理,以应对异常值和偏斜分布问题。离散化通过创建连续区间,将变量值分为不同的组(bin),便于分析和模型构建。离散化方法分为无监督和监督两种,其中监督方法如决策树,利用目标变量信息来确定最优的分割点。例如,通过训练一个深度有...
06
决策树
- 案例一 - 鸢尾花
数据
分类、卡方检验
答:
3、数据分割(训练数据和测试数据)训练数据集样本数目
:120, 测试数据集样本数目:30 注意: 这个demo中的案例在这一步还没有做 KFold-K折交叉验证 。当前步骤的主要内容是对数据进行划分。K折就要生成K个互斥的子集。 KFold 的工作就是帮助我们划分子集的,划分完后我们将子集扔进建模即可。 02 分类...
python
数据
挖掘实战之七:
决策树
答:
通过调整代价复杂度参数α来优化模型。实战中,
决策树在mnist数据集上展示了其分类能力
,尽管在识别精度上不如深度学习方法如CNN(98%),但其运行时间较短。而logistic regression和SVM的表现也各有优势,但总体上,CART和PCA/LDA在该数据集上的效果相对较弱。
五分钟速通随机森林(附实战案例与
数据集
)
答:
为了自动化
决策树
学习,评价函数成为关键,如减少叶子节点熵的损失函数。防止过拟合的方法包括预剪枝和后剪枝。随机森林则是通过构建多棵决策树并取多数或平均结果,Bootstraping和Bagging是常用的采样策略。以电商维修方式分类为例:导入数据并处理特征分割
数据集
,进行交叉验证利用Bootstraping和特征随机抽取...
森林类算法基础的基础:
决策树
回归详细应用案例
答:
首先,将
数据集
转化为DataFrame进行分析。接下来,我们将数据分为训练和测试集,然后构建回归树模型。输出模型后,可以使用sklearn.tree.plot_tree()函数直观展示
决策树
结构。在模型评估中,我们探讨了剪枝技术,特别是成本复杂性剪枝,这是在损失函数与模型复杂度之间进行权衡的一种方法。通过调整参数alpha,...
数据
分析模型5——
决策树
(Decision Tree),分而治之算法模型之分类树
答:
分类树模型训练结果:算法根据输入数据生成最简
决策树
,实现数据分类。分类树归纳学习原理:决策树自根节点开始递归分割
数据集
,选择属性以最大化分类正确率。例如,根据眼睛颜色、发色和身高判断是否为东方人。选择属性时,优先考虑能够最大程度减少分类错误的属性。ID3分类树属性选择:使用信息增益计算属性重要...
用决策树
训练大量
数据集
最节约时间的是什么?
答:
用决策树
训练大量
数据集
最节约时间的是减少树的深度。决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树...
下面哪一项
用决策树
法训练大量
数据集
最节约时间
答:
减少数的深度
用决策树
法训练大量
数据集
最节约时间。决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法。图论中的树是连通且无回路的有向图,入度为0的点称为树根,出度为0的点称为树叶,树叶以外的点称为内点。决策树由树根(决策节点)、其他...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
决策树经典案例代码
适合决策树分类算法的数据集
适合进行决策树分类的数据
适合做决策树分析的数据
数据挖掘决策树例题经典案例
决策树算法例题经典
决策树对西瓜数据集
决策树图示案例
根据数据集建立决策树