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决策树是广泛用于分类和回归任务的监督模型。 在本文中,我们将讨论决策树分类器以及如何动态可视化它们。 这些分类器在训练数据上构建一系列简单的if / else规则,通过它们预测目标值。 在本演示中,我们将使用sklearn_wine数据集,使用sklearn export_graphviz函数,我们可以在Jupyter中显示树。 from sklearn.tree import...
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。
4.1决策树、SVM、逻辑回归、KNN模型的基本训练,并展示模型函数; 4.2测试集中基本模型的评估,并展示评估结果; 4.3模型的调优调参,寻找最优模型,并列表对比参数的变化过程及对应结果; ①决策树的调优调参 ②SVM支持向量机的调优调参 ③逻辑回归的调优调参 通过自动化调优调参得到最优参数如下: ④KNN的调优调参 五、实...
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