CART分类树算法每次仅对某个特征的值进行二分,而不是多分,这样CART分类树算法建立起来的是二叉树,而不是多叉树。 CART分类树算法具体流程 CART分类树建立算法流程,之所以加上建立,是因为CART分类树算法有剪枝算法流程。 算法输入训练集D,基尼系数的阈值,样本个数阈值。 输出的是决策树T。 算法从根节点开始,用训...
以流行的六个分类算法为例:决策树(Decision Tree)、K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)和朴素贝叶斯(Naive Bayes),介绍如何使用Python实现这些算法,并计算不同评价指标。 首先,您需要加载相关的Python包: from sklea...
朴素贝叶斯算法假设了数据集属性之间是相互独立的,因此算法的逻辑性十分简单,并且算法较为稳定,当数据呈现不同的特点时,朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。换句话说就是朴素贝叶斯算法的健壮性比较好,对于不同类型的数据集不会呈现出太大的差异性。当数据集属性之间的关系相对比较独立时,朴素贝叶斯分类算法会有较...
打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...
打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...
第一次处理时并没有对target之外的Numeric属性进行离散化处理,导致决策树同一个属性在多个节点出现。因此为降低树深度,对其他Numeric属性进行离散化处理。首先观察user16、Education1、Education5、Movement属性为布尔变量。Socialwork7属性只包含-1,0,1三个值,将以上属性直接转换为Nominal属性。
支持向量机(SVM) 是支持(或支撑)平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点 支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中 Logistic回归 主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,也可以被看成是一种概率估计。
打开预处理后的训练集,在classifier模块中选择CVParameterSelection,并选择RandomForest决策分类树算法,寻找最佳参数。 在经过处理后的测试集上进行测试,在more options中选择cost sensitive,并将左下至右上对角线上数值均设为1。 运行结果如下: 模型正确率为85.3684%,召回率为0.854,假阳性数量较大。以借款金额每人1000...
决策树 高斯朴素贝叶斯 支持向量机 选择最佳模型的决定将基于: 准确性 过采样 数据准备 在本节中,我们加载数据。我们的数据有 45211 个变量。 输入变量: 银行客户数据 1 - 年龄(数字) 2 - 工作:工作类型(分类:'行政'、'蓝领'、'企业家'、'女佣'、'管理'、'退休'、'自雇'、'服务'、'学生'、'技术员'...
神经网络决策树支持向量机朴素贝叶斯的收敛性分别怎么样 神经网络决策边界,单神经元感知机最主要的特征就是能够把输入向量分为两类。这两类间的决策边界由以下公式给出决策边界和权值向量正交证明:权值向量的指向一直指向决策边界的上方,证明:从决策边界图可知道,阴影