一棵决策树包含一个根结点、若干内部结点和若干个叶节点；叶结点对应决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。从根结点到每个叶结点的路径对应一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决 ...
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2020-04-28 15:31:47
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1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数址小作为剪枝的标准。 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则，生成 ...
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2020-04-28 14:36:46
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1 简介 决策树模型是树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策 ...
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2020-04-28 13:04:22
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条件概率 是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。条件概率可以用决策树进行计算。条件概率的谬论是假设 P(A|B) 大致等于 P(B|A)。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B） ...
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2020-04-28 09:17:04
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随机森林，是指用随机的方式建立一个森林，森林里面有许多决策树，且随机森林中的树与树之间是彼此独立的。在得到随机森林后，当有一个新的样本输入的时候，让森林中的每一棵树分别进行计算并进行统计汇总，得分最多的那个结果为最终的结果。随机森林既可以处理属性为离散值的样本(ID3算法)，也可以处理属性为连续值的 ...
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2020-04-23 00:41:07
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1. 什么是决策树 1.1 决策树的基本思想 其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。 大家都看得很明白了吧！LR模型是一股脑儿的把所有特征塞入学习，而决策树更像是编程语言中的if-else一样，去做 ...
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2020-04-20 16:15:14
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importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_excel(r‘/Users/fangluping/Desktop/望潮府.xlsx‘,encoding=‘utf_8_sig‘,usecols=[‘销售状态‘,‘产品类型‘,‘户型‘,‘户型配置‘,‘预测建筑面积‘,‘表价总价‘,‘建面表单价‘,‘价格方案名称‘,‘调价幅度(%)‘],skipfooter=1
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2020-04-19 00:57:27
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想必很多人都听说过决策树和随机森林，这是用来预测的数学模型，用python可以快速实现。下面这些代码请收好，理解其中的含义以后，改改参数你也可以用这个模型进行预测啦。不过博主以为，模型最后的寻找重要因子才是最有意思的部分～拿到数据集的第一步，清洗数据：importpandasaspdimportnumpyasnptitanic=pd.read_csv(r‘/Users/titanic_train.
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2020-04-18 16:04:09
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堆排序，快速排序的时间复杂度为nlog(n)。他们都是运用比较排序的结果。好比决策树模型。 属于线性时间排序的算法有：计数排序，基数排序和桶排序。 计数排序： 先分别求出每个元素的频数，不过如果元素值较大时，比较浪费内存空间。 def Counting_Sort(A,B,k): for i in r ...
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2020-04-17 21:52:51
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