原文:4-Spark高級數據分析-第四章 用決策樹算法預測森林植被

預測是非常困難的,更別提預測未來。 . 回歸簡介 隨着現代機器學習和數據科學的出現,我們依舊把從 某些值 預測 另外某個值 的思想稱為回歸。回歸是預測一個數值型數量,比如大小 收入和溫度,而分類則指預測標號或類別,比如判斷郵件是否為 垃圾郵件 ,拼圖游戲的圖案是否為 貓 。 將回歸和分類聯系在一起是因為兩者都可以通過一個 或更多 值預測另一個 或多個 值。為了能夠做出預測,兩者都需要從一組輸入和輸 ...

2016-08-19 11:49 0 4852 推薦指數:

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西瓜書第四章 決策樹

判定測試序列。   決策樹的生成是一個遞歸過程,在決策樹基本算法中,有三種情形會導致遞歸返回:(1) ...

Wed Jul 20 19:46:00 CST 2016 0 1737
python 數據分析算法決策樹

決策樹基於時間的各個判斷條件,由各個節點組成,類似一顆的頂端,然后分支,再分支,每個節點由響的因素組成 決策樹有兩個階段,構造和剪枝 構造: 構造的過程就是選擇什么屬性作為節點構造,通常有三種節點 1. 根節點:就是的最頂端,最開始那個節點 (選擇哪些屬性作為根節點) 2. 內部 ...

Thu Mar 21 18:08:00 CST 2019 0 1192
《Python數據分析與挖掘實戰》第四章案例代碼總結與修改分析

第四章案例代碼總結與修改分析 【有問題或錯誤,請私信我將及時改正;借鑒文章標明出處,謝謝】 每個案例代碼全部為書中源代碼,出現錯誤按照每個案例下面給出的代碼錯誤,原因,及怎樣修改進行修改即可解決每個案例錯誤 4-1 #拉格朗日插值代碼 import pandas as pd ...

Fri Jun 25 07:36:00 CST 2021 0 179
2-Spark高級數據分析-第二 用Scala和Spark進行數據分析

  數據清洗時數據科學項目的第一步,往往也是最重要的一步。   本章主要做數據統計(總數、最大值、最小值、平均值、標准偏差)和判斷記錄匹配程度。 Spark編程模型   編寫Spark程序通常包括一系列相關步驟:     1. 在輸入數據集上定義一組轉換。     2. 調用action ...

Tue Aug 16 19:10:00 CST 2016 3 10985
數據分析 R語言實戰】學習筆記 第四章 數據的圖形描述

4.1 R繪圖概述 以下兩個函數,可以分別展示二維,三維圖形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多種繪圖相關的命令,可分成三類: 高級繪圖命令:在圖形設備上產生一個新的圖區,它可能包括坐標軸、標簽、標題等。 低級繪圖命令 ...

Sun May 17 06:58:00 CST 2015 1 3200
python數據分析算法決策樹2)CART算法

CART(Classification And Regression Tree),分類回歸,,決策樹可以分為ID3算法,C4.5算法,和CART算法。ID3算法,C4.5算法可以生成二叉樹或者多叉樹,CART只支持二叉樹,既可支持分類,又可以作為回歸。 分類: 基於數據判斷某物或者某人 ...

Fri Mar 22 23:55:00 CST 2019 0 1782
決策樹”——數據挖掘、數據分析

決策樹的實現首先要有一些先驗(已經知道結果的歷史)數據做訓練,通過分析訓練數據得到每個屬性對結果的影 ...

Fri Nov 23 01:11:00 CST 2012 0 5948
 
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