kNN算法是分类数据中最简单有效的算法,但是算法的执行效率并不高,另外,它无法给出任何数据的基础结构信息,而决策树算法可以解决这个问题。 以上是kNN算法的代码,如果有需要数据集可以评论找我要哈~ 决策树 决策树算法,计算复杂度不高,输出结果易于理解,缺点是可能产生过度匹配问题。 首先计算香农熵 ,得到熵之后,我们...
以流行的六个分类算法为例:决策树(Decision Tree)、K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)和朴素贝叶斯(Naive Bayes),介绍如何使用Python实现这些算法,并计算不同评价指标。 首先,您需要加载相关的Python包: from sklea...
算法类型：KNN算法是一种基于实例的学习算法，它通过比较相似度来确定新数据所属的类别。决策树算法则是...
KNN 是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一 算法最初由Cover和Hart于1968年提出,它根据距离函数计算待分类样本 X 和每个训练样本的距离(作为相似度),选择与待分类样本距离最小的K个样本作为X的K个最近邻,最后以X的K个最近邻中的大多数样本所属的类别作为X的类别 1. 算法原理 如图所示,有方...
总结一下:KNN临近法三个要素 。一是k的取值,k太小受近邻值的影响太大,容易发生过拟合,k取值太大,较远的值也会对结果产生影响,近似误差变大,预测失效 。二是距离度量的选择,一般选用欧式距离 。三是分类的决策规则,一般选用多数投票法。 ID3决策树
kNN算法和决策树 kNN kNN算法的原理很简单,就是将新数据的特征与样本集中相应的特征进行比较,然后提取将样本集中特征最相似的数据的分类标签作为新数据的标签,一般的,只选取数据集中前k个最相似的元素,因此该算法被称为kNN,通常k取不大于20的整数。 下面看书上给出的实例:...
为了防止过拟合的问题,随机森林相当于多颗决策树。 四、knn最近邻 由于knn在每次寻找下一个离它最近的点时,都要将余下所有的点遍历一遍,因此其算法代价十分高。 五、朴素贝叶斯 要推事件A发生的概率下B发生的概率(其中事件A、B均可分解成多个事件),就可以通过求事件B发生的概率下事件A发生的概率,再通过贝叶斯...
ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程 目录 六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类...
然后决策树回归的图像就会显示出来: 3.1.3 SVM回归 In [7]:fromsklearnimportsvm In [8]: svr =svm.SVR() In [9]: try_different_method(svr) 结果图像如下: 3.1.4 KNN In [11]:fromsklearnimportneighbors In [12]: knn =neighbors.KNeighborsRegressor() ...
然后决策树回归的图像就会显示出来: 3.1.3 SVM回归 结果图像如下: 3.1.4 KNN 竟然KNN这个计算效能最差的算法效果最好 3.2 集成方法(随机森林,adaboost, GBRT)3.2.1随机森林 3.2.2 Adaboost 图像如下: 3.2.3 GBRT 4. scikit-learn还有很多其他的方法,可以参考用户手册自行试验.5.完整代码 ...