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  一文看懂决策树分类模型理论和应用

  决策树模型理论介绍决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测非参数学习算法。对每个输入使用由该区域的训练数据计算得到的对应的局部模型决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下递归方式构造决策树在其...

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  年末奉送!数据分析利器:XGBoost算法最佳解析

  作者：symonxiong，腾讯CDG应用研究员XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户...

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  经典分类算法——决策树算法(ID3)

  决策树算法决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由JRossQuinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术...

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  万金油算法模型-决策树详解 什么叫做万金油

  决策树算法是机器学习和数据挖掘中出场率极高并且非常好用的工具，它们被用来帮助识别大型数据集中的模式，并根据这些模式进行预测。...

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  干货!常见的10个回归分析模型算法，果断收藏

  入门数据分析，就必须要了解数据挖掘的一些方法，其中比较常提到的有回归分析。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，它是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量y（目标）和影响它的自变量x（预测器...

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  机器学习实战:决策树原来这么简单

  机器学习实战-监督学习、无监督学习上一篇的文章中，我们主要对监督学习与无监督学习进行了讲解，其实还有一个半监督学习，这个可以自行百度，也是比较简单。...

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  统计学习方法-决策树 统计决策的概念

  决策树decisiontree是一颗树，用于分类和回归问题，本文先介绍分类树。决策树可以认为是if-then规则的集合，或者定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。优点：可读性、分类速度快。决策树的定义...

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  决策树 决策树法例题及答案

  决策树(DecisionTree），又称判定树，是一个流程图形式的树结构，其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试，每个分支则对应了该测试的不同结果，每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法，通常被称为决策树学...

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  决策树算法之 CART(Classification and Regression Trees)下

  上一篇文章主要介绍了分类树，下面我们再一起来看一下回归树，我们知道，分类决策树的叶子节点即为分类的结果；同理，回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么，同样是回归算法，线性回归和决策树回归有什么区别呢？区别在于，前者拟合的是一条直线，而后者却...

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  Python 机器学习 决策树 cart剪枝

  Python机器学习中，CART（ClassificationAndRegressionTrees）算法用于构建决策树，用于分类和回归任务。剪枝（Pruning）是一种避免决策树过拟合的技术，通过减少树的大小来提高模型的泛化能力。C...

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