简介:Sklearn的决策树模型参数包括:criterion(默认"gini")用于特征选择,splitter(默认"best")决定划分点,max_depth限制树的最大深度,min_samples_split设置内部节点划分的最小样本数,min_samples_leaf定义叶子节点最少样本数,max_features(默认"auto")控制搜索最优划分时的特征数量,random_state设定随机数种子,max_le...
(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性...
可以把第一颗树当作一个单独模型，以回归问题为例，负梯度就是残差，删除第一颗树后，剩余树预测结果...
A.随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。B.与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。C.与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。D.随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。相关知识点: 试题来源: 解析 C,D 反馈 收藏 ...
首先,Python在机器学习领域的应用尤为突出。机器学习是一种允许计算机从数据中学习,而不是被人所编程的技术。Python提供了许多用于机器学习的库,如scikit-learn,它包含了大量的算法和工具,用于数据预处理、模型训练、评估和预测等任务。例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。
有关特征选择的说法,正确的是哪些? A、不相关的特征会使模型别的复杂,增加过拟合的风险 B、冗余的特征只能增加机器学习的难度,没什么作用,需要直接删除 C、特征选择可以使用贪心法,从部分候选特征组合中选择分类性能较好的子集 D、正则化使得决策树的训练和特征选择过程融为一体 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 单...
A.随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。B.与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。C.与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。D.随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。相关知识点: 试题来源: 解析 CD 反馈 收藏 ...