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决策树原理实例(python代码实现)

2020-11-01 10:56来源:本站 作者:admin点击:

  的知识就有点印象,但是我发现现在又有了很多新的收获。 一•、基本流程 二•、划分选择 三、剪枝处理 四、连续与缺失值 五、多变量

  (decision tree)是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法,

  分类的思想类似于找对象•。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? •...

  模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。

  的优点: 1)可以自学习。在学习过程中不需要使用者了解过多的背景知识,只需要对训练数据...

  的剪枝。 优点:计算复杂度不高•,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据。 缺点:可能会产生过度匹配的问题。 使用数据类型:数值型和标称型•。 那么具体的来通过一个例子说明一下

  其实就是按节点分类数据集的一种方法。在本文中,我将讨论数学上如何使用信息论划分数据集,并编写

  进行分类的流程如下: (1)创建数据集 (2)计算数据集的信息熵 (3)遍历所有特征,选择信息熵最小的特征,即为最好的分类特征 (4)根据上一步得到的分类特征分割数据集,并将该特征从列表中移除 (5)执行递归函数,返回第三

  学习过程中遇到的问题•,记录下来,可以说是学习笔记,希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到,广泛讨论•,共同进步。 邮箱•: ..••.

  的初始理解合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的

  片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能•,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢

  ),分为以下几块: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feature 递归构建

  最近接到了一个朋友的软件定制需求,需要爬取指定用户的所有抖音视频(无水印)•,确定接受这个任务之后,首先理一下

  的思路分三步走: 解析用户首页数据,拿到视频信息 一般数据都是分页展示,需要找到分页的标示,循环读取视频数据到结束标记 拿到视频数据,拼接解析视频地址,

  无水印解析,网上有各种各样的无水印解析工具下载使用,必定有无水印的解析方法•,不过网上的工具是没有源码给我们参考的。不过幸好

  Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)

  1.单列运算在Pandas中,DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作:df[col2] = df[col1].map(lambda x: x**2)其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如:define square(x): return (x ** 2) df[col2] = df[co•...

  晓来谁染霜林醉!:豆瓣本来就是用Python 写的,爬的线行代码教你写爬虫!(python)@nanami:

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