原文:【R语言学习笔记】3. CART分类树、随机森林以及Boosting的应用及对比

. 目的:根据银行客户信息,判断其是否接受银行向他们提供的个人贷款。 . 数据来源:https: www.kaggle.com lowecoryr universalbank . 数据介绍:数据中共包含 个观测值, 个变量。其中,每一个观测值代表一个客户。 bank.df lt read.csv UniversalBank.csv 读取数据 str bank.df 查看数据结构 View ban ...

2019-11-21 12:09 0 761 推荐指数:

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R语言学习笔记—决策分类

一、简介 决策分类算法(decision tree)通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类。其典型算法包括ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、CART算法等。每一个决策包括根节点(root node),内部节点(internal node)以及叶子节点(leaf node)。 根 ...

Wed May 02 23:48:00 CST 2018 0 13689
学习笔记分类算法-决策随机森林

目录 特征选择 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的计算 常见决策使用的算法 sklearn决策API 泰坦尼克号案例 决策的优缺点以及改进 集成学习方法-随机森林 学习算法 ...

Thu Mar 21 04:40:00 CST 2019 0 544
CART分类与回归 学习笔记

CART:Classification and regression tree,分类与回归。(是二叉树) CART是决策的一种,主要由特征选择,的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍。 1、回归:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1 ...

Fri Jun 19 03:18:00 CST 2015 0 11716
R语言学习笔记—朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类(naive bayesian,nb)源于贝叶斯理论,其基本思想:假设样本属性之间相互独立,对于给定的待分类项,求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率,哪个最大,就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯分类实现的三阶 ...

Tue May 01 23:40:00 CST 2018 0 7755
R语言学习笔记(二)

第一章 R语言介绍 读取,设置当前工作区 setwd("E:\\Desktop\\R Language\\R") getwd() 特殊显示格式 > options(digits=3) #显示小数点后三位 > x<-runif(20) ? > x [1] 0.329 ...

Tue Sep 26 00:01:00 CST 2017 0 1474
 
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