你可以在训练集上构建决策树模型,而且其在训练集上的结果可能优于其它算法,但你的测试集最终会证明它是一个差的预测器。你必须对树进行剪枝,同时结合交叉验证才能得到一个没有过拟合的决策树模型。 随机森林在很大程度上克服了过拟合这一缺陷,其本身并没有什么特别之处,但它却是决策树一个非常优秀的扩展。随机森...
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不同的类别。支持向量机的应用场景包括手...
实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归,人们就见到那条著名的S型曲线。 上图所示的蓝色曲线并不是决策边界。它是逻辑回归模型的二元响应的一种变形。逻辑回归的决策边界总是一条直线...
决策树。刚才说的是逻辑回归是一条直到不能再直的直线或者平面,那么决策树就是一条会拐弯,但是不能有角度的,永远直行或者90度拐的直线或者面,看下图,你可以理解为决策树就是一条贪吃蛇,他的目标就是把好坏客户分的很清晰明了,要是贪吃蛇过分的贪吃就会造成过拟合,那么过拟合是啥,就是你问你喜欢的妹纸,妹纸你...
本文摘选 《 PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。 点击标题查阅往期内容 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和...
使用不同的机器学习模型,包括逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机进行训练和预测。 绘制混淆矩阵以评估模型性能。 绘制决策树的树状图。 创建模型性能汇总表,包括训练准确率和模型准确率得分。 使用随机森林和决策树模型进行预测,并将实际值和预测值进行对比。
通过目测可知,理想的决策边界(分割曲线)是一个圆。实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归,人们就见到那条著名的S型曲线。
吹爆!这绝对是B站最强的机器学习算法!博士精讲线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、支持向量机等十大经典算法,全程通俗易懂!原理推导+代码实现+实验分析共计100条视频,包括:第一章 线性回归原理推导:1-回归问题概述、线性回归原理推导:2-误差项定义、线性回归原
逻辑回归,决策树,支持向量机 选择方案,和支持向量机SVM。这三个算法都被广泛应用于分类(当然LR,DT和SVR也可以用于回归...
2、逻辑回归算法(运用了logisticRegression函数) 3、决策树算法(运用了DecisionTreeClassifier以及GradientBoostingClassifier函数) 4、神经网络算法(运用了MLPClassifier函数) 5、支持向量机算法(运用了SVC函数) 我的比较思路是对比各种算法的运行时间长短,训练集、测试集准度,ROC曲线图像以及对比算法各自的优缺点。