1.Example 使用Spark MLlib中決策樹分類器API,訓練出一個決策樹模型,使用Python開發。 2.決策樹源碼分析 決策樹分類器API為DecisionTree.trainClassifier,進入源碼分析。 源碼文件所在路徑為,spark-1.6/mllib/src ...
.函數 view t 畫出決策樹 prune 剪枝決策樹 t prune t, level , level node level: 不剪枝 剪掉最后一層 最后兩層 node: 剪掉第node個分支后的所有 eval 預測yfit eval t,x yfit,nodes,cnum eval t,x x預測樣本 yfit 預測結果 nodes 返回樣本所處節點位置 cnum 返回約車類別 .示例 l ...
2018-05-21 20:28 0 7036 推薦指數:
1.Example 使用Spark MLlib中決策樹分類器API,訓練出一個決策樹模型,使用Python開發。 2.決策樹源碼分析 決策樹分類器API為DecisionTree.trainClassifier,進入源碼分析。 源碼文件所在路徑為,spark-1.6/mllib/src ...
1.4 sklearn中的決策樹 2 DecisionTreeClassifier與紅酒數據集 ...
決策樹在sklearn中的實現 目錄 決策樹在sklearn中的實現 sklearn 入門 決策樹 1 概述 1.1 決策樹是如何工作的 1.2 sklearn中的決策樹 ...
Accord.Net中決策樹 決策樹介紹 決策樹是一類機器學習算法,可以實現對數據集的分類、預測等。具體請閱讀我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html)。 Accord.Net ...
決策樹 與SVM類似,決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法,它可以執行分類與回歸任務,甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大,即使是一些復雜的問題,也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件,隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...
回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹,並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練,指定max_depth=2: 下圖是這棵樹的結果: 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...
轉自:http://blog.csdn.net/chenhoujiangsir/article/details/51613144 說明:本文是kaldi主頁相關內容的翻譯(http://kaldi- ...
本文將詳細介紹ID3算法,其也是最經典的決策樹分類算法。 1、ID3算法簡介及基本原理 ID3算法基於信息熵來選擇最佳的測試屬性,它選擇當前樣本集中具有最大信息增益值的屬性作為測試屬性;樣本集的划分則依據測試屬性的取值進行,測試屬性有多少個不同的取值就將樣本集划分為多少個子樣本集,同時決策樹 ...