支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,所谓二分类模型是指比如有很多特征(自变量X)对另外一个标签项(因变量Y),比如‘吸烟’和‘不吸烟’两类的分类作用关系。 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‘吸烟’和‘不吸烟’两类完...
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。 随机森林是一种较为先进的机器学习模型,对于高维度...
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...
• 是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。 • 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 在Python 中实现决策树 • 函数:sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (from sklearn.tree impo...
一、决策树(Desision Tree) 1.一棵决策树的生成过程分为以下3个部分 特征选择:指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准,如何选择特征有着很多不同量化评估标准,从而衍生出不同的决策树算法。 决策树生成:根据选择的特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分则停止决策树生长...
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不同的类别...
支持向量机是一种很热门的机器学习模型,本文通过R语言软件“e1071”包对数据进行了判别分析。表4.3给出了SVM的结果,但是很明显,支持向量机在预测流失是否等于1的结果是非常不好,反而预测流失是否等于0的情况较好,不过这样的结果F-Score值会较低。 核Fisher判别方法 ...
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...
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 ...
支持向量机 SVM 各种聚类算法 今天整理一下决策树和随机森林。 决策树 决策树顾名思义,一张图解释一下: 假设要见相亲对象,看这张图,这就是决策树的大概过程,每一个非叶子节点都是条件,叶子节点是结果,分支就是条件。 熵、信息熵、信息增益: 这俩东西的原理和计算方法后面再说了,一句话理解: ...