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《机器学习核心技术》分类算法 - 决策树
「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》决策树1、决策树API2、决策时实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、决策树处理2.4、模型评估决策树是一种「二叉树形式
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决策树模型及案例（Python）
目录1决策树模型简介2Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职
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ENVI：如何进行遥感图像的分类？(决策树模型)
目录01决策树模型的简单介绍02实操2.1加载遥感影像以及对应的DEM影像2.2新建决策树2.2.1找到新建决策树工具并点击打开2.2.2决策树的编辑2.2.3NDVI的表达式编辑2.2.4增加子节点2.2.5band4的表达式编辑2.2.6分类好的信息编辑2.2.7重复编辑的说明 &nb
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决策树算法
目录1.概述1.1算法导入1.2决策树定义1.3决策树发展1.4结构1.5从树到规则2.决策树的构建2.1基本原理2.2特征选择2.3实例分析--ID32.4增益率--C4.5算法2.5基尼指数--CART算法 3.决策树剪枝 3.1 预剪枝 3.2 
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随机森林算法（Random Forest）原理分析及Python实现
目录一、基础概念1.监督式机器学习2.回归和分类3.决策树4.随机森林二、RandomForest的构造1.算法实现2.数据的随机选取3.待选特征的随机选取三、RandomForest优缺点1.优点2.缺点四、RandomForest的Python实现1.随机森林python实现2.Decision
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1.决策树C4.5算法
文章目录一、概述二、改进表现三、优缺点四、决策树1.特征选择2.决策树的生成3.决策树的剪枝一、概述C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，
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风控决策引擎——决策流构建实战
引言本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。背景任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的，只是架构设
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机器学习--决策树、线性模型、随机梯度下降
目录 一、决策树二、线性模型三、随机梯度下降 一、决策树决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决
