决策树是一种能帮助决策者进行序列决策分析的有效工具,其方法是将问题中有关策略、自然状态、概率及收益值等通过线条和图形用类似于树状的形式表示出来。 决策树模型就是由决策点、策略点(事件点)及结果构成的树形图,一般应用于序列决策中,通常以最大收益期望值或最低期望成本作为决策准则,通过图解方式求解在不同条...
2.R语言基于树的方法:决策树,随机森林 3.python中使用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列 7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用 8.python机器学习:推荐系统实现...
决策树算法可以用于分类和回归问题。决策树的应用场景包括疾病诊断、贷款申请审批等。 随机森林 随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以用于分类和回归问题。随机森林的应用场景包括图像识别、金融欺诈检测等。 支持向量机 支持向量机是一种用于分类和回归问题...
7-06 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)-480P 清晰-AVC 01:03:42 8-07 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)-480P 清晰-AVC 01:01:19 9-08 决策树与随机森林-480P 清晰-AVC 01:04:54 10-09 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)-480P 清晰-AVC 01:09:06 11-10 粒子群优化(Particle...
随机森林 随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以用于分类和回归问题。随机森林的应用场景包括图像识别、金融欺诈检测等。 支持向量机 支持向量机是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。它基于最大化分类器的边际(margin)的思想,以找到一个超平面来分离...
X_test = X_test.iloc[:,sp.get_spport()]#决策树检验dt = DecisonreeClssifie(random_state=666)dt.fit(X_trin,y_tain)dt.score(X_tst,y_est)pre = dt.pdict(X_test)pe_rob = dt.redicproba(X_test)[:,1]pr_robuc(pr,tpr)
决策树、支持向量机、logistic、随机森林分类模型的数学公式 决策树(Decision Tree)是一种基于树状结构进行决策的分类和回归方法。决策树的数学公式可以表示为: 对于分类问题: f(x) = mode(Y), 当节点为叶子节点 f(x) = f_left, 当 x 属于左子树 f(x) = f_right, 当 x 属于右子树 其中,mode(Y) ...
机器学习是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机...
因此随机森林算法中,ROI最大为450000。 支持向量机SVM算法 算法原理 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过...
决策树与随机森林 顾名思义,决策树判别法基于树状分类模型,在每一次分类的叉点,都会对样本的某一属性进行判别,最终实现分类判别的目的。本文通过R语言软件“rpart”包对数据进行了判别分析。图4.1给出了决策树的结构图,可以看见的是最长的一个枝一共有9个节点。