最简代码： 1 #简单的决策树分类 2 from sklearn import tree 3 features = [[300,2],[450,2],[200,8],[150,9]] 4 labels = ['apple','apple','orange','orange'] 5 clf = tre ...
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2020-03-03 19:11:49
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直接给代码 1 # -*- coding: UTF-8 -*- 2 from math import log 3 import operator 4 5 """ 6 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) 7 8 Parameters: 9 dataSet - 数据集 10 Returns: 1 ...
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2020-03-03 18:55:57
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1、概述 决策树及树集（算法）是用于机器学习任务的分类和回归的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。树集分类算法（例如随机森林和boosting）在分类和回归任务中表现最佳。 spark.ml实现使用连续和分类特 ...
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2020-03-03 17:46:25
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回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： import numpy as np # Quadratic training set + noise ...
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2020-03-02 12:41:31
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目录 SVM回归模型的损失函数度量 SVM回归模型的目标函数的原始形式 SVM回归模型的目标函数的对偶形式 SVM 算法小结 一、SVM回归模型的损失函数度量 SVM和决策树一样，可以将模型直接应用到回归问题中；在SVM的分类模型(SVC)中，目标函数和限制条件如下 在SVR中，目的是为了尽量拟合一... ...
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2020-02-24 00:53:42
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介绍 对于金融机构的贷款业务来说，一个顾客的信用信息是极其重要的。因为只有了解客户的信用情况，才能决定是否通过客户的贷款申请。本次将会介绍如何根据用户的一些基本信息来判断顾客的信用或贷款偿还能力。 知识点 数据导入与预览 数据可视化 plotly 特征工程 预测模型的选择 贷款信用评估介绍 本次的内 ...
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2020-02-23 18:10:20
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一、原理： 决策树：能够利用一些决策结点，使数据根据决策属性进行路径选择，达到分类的目的。 一般决策树常用于DFS配合剪枝，被用于处理一些单一算法问题，但也能进行分类 。 也就是通过每一个结点的决策进行分类，那么关于如何设置这些结点的决策方式： 熵：描述一个集合内元素混乱程度的因素。 熵的衡量公式： ...
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2020-02-23 11:14:03
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决策树 决策树简介 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。在机器学习中，决策树是一个预测 ...
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2020-02-20 15:29:46
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1 from sklearn import tree,datasets 2 from sklearn.model_selection import train_test_split 3 wine=datasets.load_wine() 4 X,y=wine.data[:,:2],wine.targ ...
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2020-02-10 13:52:59
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@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类：线性分类，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型（随机森林（多个决策树）等）。 + 回归：线性回归，支持向量机（SV ...
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2020-02-09 16:37:56
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