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電子發燒友網>人工智能>決策樹可視化 - 機器學習之決策樹生成詳解

決策樹可視化 - 機器學習之決策樹生成詳解

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決策樹的構成要素及算法

決策樹是一種解決分類問題的算法,決策樹算法采用樹形結構,使用層層推理來實現最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753

建立決策樹的邏輯

像上面的這樣的二叉樹狀決策在我們生活中很常見,而這樣的選擇方法就是決策樹機器學習的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經驗轉化而來的。
2020-10-10 10:44:192316

使用基尼不純度拆分決策樹的步驟

決策樹機器學習中使用的最流行和功能最強大的分類算法之一。顧名思義,決策樹用于根據給定的數據集做出決策。也就是說,它有助于選擇適當的特征以將樹分成類似于人類思維脈絡的子部分。
2021-01-13 09:37:411207

決策樹的基本概念/學習步驟/算法/優缺點

本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學習的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優缺點。
2021-01-27 10:03:202145

決策樹的一般流程及應用

所有的機器學習算法中,決策樹應該是最友好的了。它呢,在整個運行機制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語言,也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407099

決策樹的判斷標準及算法

決策樹中,可能有多個特征,但是一些特征是無關重要的,一些則是對分類(target)起到決定作用的。
2021-02-18 10:06:293815

什么是決策樹模型,決策樹模型的繪制方法

決策樹是一種解決分類問題的算法,本文將介紹什么是決策樹模型,常見的用途,以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970

決策樹的結構/優缺點/生成

決策樹(DecisionTree)是機器學習中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當被用于分類時叫做分類樹,被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:137773

基于非均衡數據分類的猶豫模糊決策樹

為優化針對非均衡數據的分類效果,結合猶豫模糊集理論與決策樹算法,提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數據進行過采樣處理,使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點,利用
2021-06-09 15:51:475

基于遺傳優化決策樹的建筑能耗預測模型

基于遺傳優化決策樹的建筑能耗預測模型
2021-06-27 16:19:136

大數據—決策樹

認為是if-then的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。 決策樹通常有三個步驟:特征選擇、決策樹生成決策樹的修剪。 用決策樹分類:從根節點開始,對實例的某一特征進行測試,根據測試結果將實例分配到其子節點,此時每個子節點對應著該特征
2022-10-20 10:01:36822

基于集成學習決策介紹(上)

本文主要介紹基于集成學習決策樹,其主要通過不同學習框架生產基學習器,并綜合所有基學習器的預測結果來改善單個基學習器的識別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:09484

基于集成學習決策介紹(下)

本文主要介紹基于集成學習決策樹,其主要通過不同學習框架生產基學習器,并綜合所有基學習器的預測結果來改善單個基學習器的識別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:12341

決策樹引擎解決方案

電子發燒友網站提供《決策樹引擎解決方案.pdf》資料免費下載
2023-09-13 11:17:520

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