机器学习算法进阶——决策树和随机森林

Classification and Regression Tree

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机器学习算法加强——决策树和随机森林实践
决策树过拟合--剪枝.随机森林某特征的分支比较多--重要度比较大 min_samples_split = 10:如果该结点包含的样本数目大于10,则有可能对其分支 min_sample_lea ...
十五、机器学习中的决策树和随机森林算法
@Author:Runsen 决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法.决策树算法采用树形结构,每一次选择最优特征,来实现最终的分类,因此决策树是一种递归的算法.但是,决策树很容易产生过拟合现象,最 ...
sklearn分类器算法：决策树与随机森林及案例分析
分类算法之决策树决策树是一种基本的分类方法,当然也可以用于回归.我们一般只讨论用于分类的决策树.决策树模型呈树形结构.在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的 ...
机器学习算法（6）——随机森林
随机森林(Random Forests) 随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法,可以用来做分类.回归等问题.要学随机森林,先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法. Bagging和Bo ...
机器学习实验——使用决策树和随机森林对数据分类
实验要求: 使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类.训练集和测试集的比例是7:3,选取适当的特征列,使得针对测试样本的分类准确率在80%以上 ...
机器学习基础——分类算法之决策树、随机森林、Titanic乘客生存分类
目录 1 认识决策树 1.1 信息增益.信息熵的计算 1.2 举例计算编辑 1.3 决策树的分类依据 1.4 sklearn决策树API 2 泰坦尼克号乘客生存分类 2.1 案例背景 2.2 数据 ...
机器学习算法基础——决策树和随机深林
32.决策树之信息论基础决策树决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法猜谁是冠军?假设有32支球队每猜一 ...
机器学习——动手从决策树实现随机森林
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第26篇文章,我们一起聊聊另外一个集成学习模型,它就是大名鼎鼎的随机森林. 随机森林在业内名气和使用范围都很广,曾经在许 ...
常见面试算法：决策树、随机森林和AdaBoost
向AI转型的程序员都关注了这个号

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