原文:【R語言學習筆記】3. CART分類樹、隨機森林以及Boosting的應用及對比

. 目的:根據銀行客戶信息,判斷其是否接受銀行向他們提供的個人貸款。 . 數據來源:https: www.kaggle.com lowecoryr universalbank . 數據介紹:數據中共包含 個觀測值, 個變量。其中,每一個觀測值代表一個客戶。 bank.df lt read.csv UniversalBank.csv 讀取數據 str bank.df 查看數據結構 View ban ...

2019-11-21 12:09 0 761 推薦指數:

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R語言學習筆記—決策分類

一、簡介 決策分類算法(decision tree)通過樹狀結構對具有某特征屬性的樣本進行分類。其典型算法包括ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、CART算法等。每一個決策包括根節點(root node),內部節點(internal node)以及葉子節點(leaf node)。 根 ...

Wed May 02 23:48:00 CST 2018 0 13689
學習筆記分類算法-決策隨機森林

目錄 特征選擇 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的計算 常見決策使用的算法 sklearn決策API 泰坦尼克號案例 決策的優缺點以及改進 集成學習方法-隨機森林 學習算法 ...

Thu Mar 21 04:40:00 CST 2019 0 544
CART分類與回歸 學習筆記

CART:Classification and regression tree,分類與回歸。(是二叉樹) CART是決策的一種,主要由特征選擇,的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類和回歸問題,下面對分別對其進行介紹。 1、回歸:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1 ...

Fri Jun 19 03:18:00 CST 2015 0 11716
R語言學習筆記—朴素貝葉斯分類

朴素貝葉斯分類(naive bayesian,nb)源於貝葉斯理論,其基本思想:假設樣本屬性之間相互獨立,對於給定的待分類項,求解在此項出現的情況下其他各個類別出現的概率,哪個最大,就認為待分類項屬於那一類別。郵箱內垃圾郵件的篩選即應用朴素貝葉斯算法。 朴素貝葉斯分類實現的三階 ...

Tue May 01 23:40:00 CST 2018 0 7755
R語言學習筆記(二)

第一章 R語言介紹 讀取,設置當前工作區 setwd("E:\\Desktop\\R Language\\R") getwd() 特殊顯示格式 > options(digits=3) #顯示小數點后三位 > x<-runif(20) ? > x [1] 0.329 ...

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