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...
决策树是一种基于树结构的机器学习算法。它将数据集分解成多个小的子集,直到每个子集都可以用一个简单的规则进行描述。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...
疯传!计算机大神花13个小时讲明白了【MATLAB机器学习】教程,从入门到进阶,支持向量机 决策树与随机森林 蚁群算法 模拟退火算法 遗传算法一次讲完!共计14条视频,包括:1-01 MATLAB入门基础-优化算法、2-01 MATLAB入门基础 2-480P 清晰-AVC、3-02 MATLAB进阶与提高-480P
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...
机器学习算法常见算法中包括决策树、随机森林、贝叶斯等,上述均有良好的可解释性,比如决策树是将特征按分割点不停地划分出类别,随机森林是多个决策树模型,贝叶斯模型是利用贝叶斯概率原理进行计算。与上述不同,支持向量机模型是利用运筹规划约束求最优解,而此最优解是一个空间平面,此空间平面可以结合特征项,将...
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...
6.4 决策树 ** 拓端 ,赞29 dtc.fit(X_tran,_raiproba(X_test)[:,1]# 预测1类的概率y_pred= dtc.predct(X_test# 模型对测试集的预测结果fpr_dtc,pr_dtc,thresod_dtc= metrcs.roc_curvey_test,yprob)# 获取真阳率、伪阳率、阈值 6.5 随机森林 ...
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。
因为样本有重复,所以训练集生成的决策树有重复,因此输出的测试类型有重复。 随机森林算法 案例分析 一、决策树-乳腺癌诊断 1、使用数据介绍:data.m 1:良性;2:恶性 2、训练集和测试集划分 因为第一列是样本编号,其实用处不大,将第二列500个作为训练集,69个作为测试集,第三列到最后共30列数据中的500个作为训...
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成。对于分类问题,随机森林的数学公式可以表示为: f(x) = mode(Y_1, Y_2, ..., Y_n) 其中,Y_1, Y_2, ..., Y_n 分别是每个决策树的预测结果,mode 表示选择出现最频繁的类别作为预测结果。 对于回归问题,随机森林的数学公式可以表示为: ...