第一篇 數據清洗與分析部分 第二篇 可視化部分, 第三篇 朴素貝葉斯文本分類 支持向量機分類 支持向量機 網格搜索 臨近法 決策樹 隨機森林 bagging方法 .dataframe tbody tr th ...

目錄 數據集處理 數據獲取 數據划分 可視化 方法1 DecisionTree 類定義 構建決策樹 基尼值 基尼系數 尋找划分維度 構建決策樹 ...

決策樹分類 　　決策樹分類歸類於監督學習，能夠根據特征值一層一層的將數據集進行分類。它的有點在於計算復雜度不高，分類出的結果能夠很直觀的呈現，但是也會出現過度匹配的問題。使用ID3算法的決策樹分類第一步需要挑選出一個特征值，能夠將數據集最好的分類，之后遞歸構成分類樹。使用信息增益，來得到最佳 ...

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 ...

決策樹分類是數據挖掘中分類分析的一種算法。顧名思義，決策樹是基於“樹”結構來進行決策的，是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如下圖一個簡單的判別買不買電腦的決策樹： 下圖是一個測試數據集，我們以此數據集為例，來看下如何生成 ...

https://blog.csdn.net/cjianwyr/article/details/54907089 決策樹——非線性回歸與分類 前面幾章，我們介紹的模型都是廣義線性模型，基本方法都是通過聯接方程構建解釋變量與若干響應變量的關聯關系。我們用多元線性回歸解決回歸問題，邏輯回歸解決分類 ...

數據挖掘系列（6）決策樹分類算法 從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇，歡迎關注和交流。 　　這篇先介紹分類問題的一些基本知識，然后主要講述決策樹算法的原理、實現，最后 ...

決策樹算法是一種歸納分類算法，它通過對 訓練集的學習，挖掘出有用的 規則，用於對 新集進行 預測。在其生成過程中，分割時屬性選擇度量指標是關鍵。通過屬性選擇度量，選擇出最好的將樣本分類的屬性。 å³ç­æ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...