1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发。 2.决策树源码分析 决策树分类器API为DecisionTree.trainClassifier,进入源码分析。 源码文件所在路径为,spark-1.6/mllib/src ...
.函数 view t 画出决策树 prune 剪枝决策树 t prune t, level , level node level: 不剪枝 剪掉最后一层 最后两层 node: 剪掉第node个分支后的所有 eval 预测yfit eval t,x yfit,nodes,cnum eval t,x x预测样本 yfit 预测结果 nodes 返回样本所处节点位置 cnum 返回约车类别 .示例 l ...
2018-05-21 20:28 0 7036 推荐指数:
1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发。 2.决策树源码分析 决策树分类器API为DecisionTree.trainClassifier,进入源码分析。 源码文件所在路径为,spark-1.6/mllib/src ...
1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 ...
决策树在sklearn中的实现 目录 决策树在sklearn中的实现 sklearn 入门 决策树 1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 sklearn中的决策树 ...
Accord.Net中决策树 决策树介绍 决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类、预测等。具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html)。 Accord.Net ...
决策树 与SVM类似,决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法,它可以执行分类与回归任务,甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大,即使是一些复杂的问题,也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件,随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。 在这章我们会先讨论如何使用 ...
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: 下图是这棵树的结果: 这棵树看起来与之前构造的分类树类似。主要 ...
转自:http://blog.csdn.net/chenhoujiangsir/article/details/51613144 说明:本文是kaldi主页相关内容的翻译(http://kaldi- ...
本文将详细介绍ID3算法,其也是最经典的决策树分类算法。 1、ID3算法简介及基本原理 ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性,它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性;样本集的划分则依据测试属性的取值进行,测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集,同时决策树 ...