1. 目的:根據人口普查數據來預測收入(預測每個個體年收入是否超過$50,000) 2. 數據來源:1994年美國人口普查數據,數據中共含31978個觀測值,每個觀測值代表一個個體 3. 變量介紹: (1)age: 年齡(以年表示) (2)workclass: 工作類別 ...
. 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:
1. 目的:根據人口普查數據來預測收入(預測每個個體年收入是否超過$50,000) 2. 數據來源:1994年美國人口普查數據,數據中共含31978個觀測值,每個觀測值代表一個個體 3. 變量介紹: (1)age: 年齡(以年表示) (2)workclass: 工作類別 ...
1. 目的:根據房子信息,判斷博士頓地區的房價。 2. 數據來源:論文《Hedonic housing prices and the demand for clean air》,數據中共含50 ...
一、簡介 決策樹分類算法(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。每一個決策樹包括根節點(root node),內部節點(internal node)以及葉子節點(leaf node)。 根 ...
benign malignant 329 160 benign malignant 129 81 Call:glm(formula = class ~ ., ...
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 常見決策樹使用的算法 sklearn決策樹API 泰坦尼克號案例 決策樹的優缺點以及改進 集成學習方法-隨機森林 學習算法 ...
CART:Classification and regression tree,分類與回歸樹。(是二叉樹) CART是決策樹的一種,主要由特征選擇,樹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、回歸樹:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1 ...
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 ...
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 ...