Публикации по теме 'decision-tree'
Прогноз кредитных данных
Введение
Привет! Добро пожаловать на мой блог. Этот блог посвящен прогнозированию кредита. Здесь мы попытаемся предсказать, получит ли пользователь кредит или нет, на основе атрибутов данных. Итак, начнем с него.
Данные
Данные взяты с kaggle.com нажмите здесь для получения данных. Я не владею правами на данные, которые я использовал в своих практических целях.
Импорт данных
Прежде всего, давайте начнем с импорта библиотек.
import pandas as pd
Чтение данных
data =..
Неделя 3 «Погода»
На этой неделе мы реализовали базовую версию части проекта дерева решений и интерпретировали наши результаты. Наше дерево решений реализовано на языке R.
Мы исключили столбцы HiTemp и LowTemp из нашего набора данных, потому что эти два столбца слишком сильно коррелируют с выходными данными (перекрывают данные). Наш алгоритм построил дерево максимальной глубины 8. Доверительный интервал дерева 95%.
Прогнозы в основном основывались на функции WindChill. HeatIndex, Humidity,..
Дерево решений для прогнозирования
Дерево решений — это непараметрический алгоритм обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он имеет иерархическую древовидную структуру, состоящую из корневого узла, ветвей, внутренних узлов и конечных узлов.
Как видно из диаграммы выше, дерево решений начинается с корневого узла, который не имеет входящих ветвей. Исходящие ветви от корневого узла затем направляются во внутренние узлы, также известные как узлы принятия..
Удобное руководство по визуализации деревьев решений в Python + Code
Дерево решений — один из самых популярных алгоритмов машинного обучения, который использовался все время, так что давайте начнем!
Деревья решений используются как для задач классификации, так и для задач регрессии, в этой статье мы говорим о классификации.
Прежде чем мы углубимся в это, позвольте мне спросить вас об этом
Но почему деревья решений?
У нас есть пара других алгоритмов, так почему мы должны выбирать деревья решений??
ну, может быть много причин, но я полагаю,..
Дерево решений в машинном обучении
Дерево решений – это алгоритм машинного обучения с учителем , который можно использовать для решения задач классификации и регрессии , но чаще всего он предпочтительнее для решения задач классификации.
Дерево решений — это не что иное, как вложенный оператор if-else.
Терминология в дереве решений:
Как построить дерево решений?
Шаг 1: Начните с вашего набора данных, который должен иметь некоторые переменные признаков и результаты классификации или регрессии.
Шаг..
Дерево решений: руководство для начинающих
Деревья решений — это популярный алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Они широко используются в различных областях, включая финансы, здравоохранение и маркетинг, для принятия решений и прогнозов на основе данных.
В этой статье мы рассмотрим основы деревьев решений и принципы их работы. Мы также рассмотрим некоторые распространенные приложения и вопросы реализации.
Что такое дерево решений?
Дерево решений — это древовидная модель..
Древовидные методы в машинном обучении
Деревья решений, также известные как древовидные методы, являются одними из наиболее точных и быстрых методов прогнозирования среди моделей машинного обучения. Они также часто используются на соревнованиях по ML.
Новички иногда теряются в изучении древовидных методов машинного обучения (возможно, я тоже когда-то терялся...). Чтобы не чувствовать этого во время вашего учебного пути, я подготовил порядок обучения древовидным методам.
1. Деревья решений. И классификация, и регрессия..
