逻辑回归的应用场景包括信用卡欺诈检测、客户流失预测等。 决策树 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...
● 然而,决策树容易过拟合,特别是在处理复杂的问题时,需要使用剪枝等技术进行优化。 ● 各个节点的特征选择不是随机的,但随机森林里决策树的特征选择是随机的。 1.3逻辑回归(Logistic Regression) ● 逻辑回归是一种用于分类问题的线性模型。 ● 逻辑回归属于线性模型,它假设特征与目标变量之间存在线性关系。 ● 它...
事实上,随机森林算法是一种有监督的分类算法,它构建了 N 个经过稍微不同训练的决策树,并将它们合并在一起以获得更准确和稳定的预测. 让我们再次强调这个概念。整个想法依赖于多个决策树,这些决策树都经过略微不同的训练,并且所有这些决策树都被考虑到最终决策中。 在一个随机森林中,N 棵决策树在通过获得的原始...
随机森林的原理是利用bootstrap 和随机特征选择方法,生成多个决策树。计算方法主要包括以下步骤: (1) 数据集划分 (2) 特征选择 (3) 决策树生成 (4) 预测结果综合 3.应用场景与优缺点 随机森林广泛应用于各种数据挖掘任务,如分类、回归、特征选择等。优点是具有较好的泛化能力和稳定性,缺点是计算复杂度较高。 五...
逻辑回归 决策树 随机森林 一、基础 逻辑回归中的决策边界,本质上相当于在特征平面中找一条直线,用这条直线分割所有的样本对应的分类; 逻辑回归只可以解决二分类问题(包含线性和非线性问题),因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分; 问题:使用直线分类太过简单,因为有很多情况样本的分类的决策边界并不是一条...
1.决策树算法多数用来解决分类问题,但是它也可以用来解决回归问题。 2.决策树的基本流程介绍:构造完决策树之后,每个节点都有一些对应的决策属性,我们从根节点将一堆数据传入,从上到下按顺序和每个点的决策选择走完这棵树直到叶子节点,最终的每个叶子节点就是我们的分类结果,也就是输出。
决策树与逻辑回归的分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值的划分为一类,小于某一概率阈值的为另一类;而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割(输入特征x与logit之间是线性的,除非对x进行多维映射),而决策树可以找到非线性分割。
超全超简单!一口气学完线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树、岭回归等监督学习八大必备算法!(人工智能丨机器学习丨深度学习丨神经网络)共计96条视频,包括:第一章:监督学习分类算法之逻辑回归算法、02-2-化简与求解、01-1-多分类逻辑回归整
这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化,通过randomForest包拟合随机森林,通过e1071包构造支持向量机,通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。在探索之前,先安装好相应的包。 代码语言:javascript 复制 pkgs<-c("rpart","rpart.plot","party","randomForest","e1071")install.packages(pk...
逻辑回归 R R ST段压低是最重要的特征,其次是胸痛类型2等等。 混淆矩阵 随机森林 变量重要性 混淆矩阵 绘制决策树 神经网络 变量重要性 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种表格。它以四个不同的指标来总结模型对样本的分类结果:真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, ...