决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类问题,又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据...
ML之DT:基于DT决策树算法(交叉验证FS+for遍历最佳FS)对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 fs=feature_selection.SelectPercentile(feature_selection.chi2,percentile=i) X_train_fs=fs.fit_transform...
vec=DictVectorizer(sparse=False) X_train=vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record')) X_test=vec.transform(X_test.to_dict(orient='record')) dtc=DecisionTreeClassifier() dtc.fit(X_train,y_train) y_predict=dtc.predict(X_test) dtc.score(X_test,y_test)) classification_report(y_p...
经典案例之详细攻略 目录 目录 分类与回归树 CART 算法简介 1、CART 原理—比较 ID3、C4.5 2、CART 算法描述 CART 算法的案经典案例 分类与回归树 CART 算法简介 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由 Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen 与 Charles Stone 于 1984 年提出,既...
ML之DT&RFR&ExtraTR&GBR:基于四种算法(DT、RFR、ExtraTR、GBR)对波士顿房价数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
简介:ML之RF&DT:利用RF(RFR)、DT(DTR)两种算法实现对boston(波士顿房价)数据集进行训练并预测 输出结果 实现代码 boston_house = load_boston() boston_feature_name = boston_house.feature_names boston_features = boston_house.data boston_target = boston_house.target ...
1、LoR算法 LoR_model_GSCV.grid_scores_: [mean: 0.77012, std: 0.01349, params: {'C': 0.001, 'penalty': 'l1'}, mean: 0.86936, std: 0.01035, params: {'C': 0.001, 'penalty': 'l2'}, mean: 0.91229, std: 0.01022, params: {'C': 0.01, 'penalty': 'l1'}, ...
简介:ML之RF:利用Js语言设计随机森林算法【DT之CART算法(gain index)】&并应用随机森林算法 输出结果 设计思路 代码实现(部分代码) var doTest = function() { option = {}; option.treeNumber = 100; option.bagNumber = g.samples.length*0.80;
ML之RF:利用Js语言设计随机森林算法【DT之CART算法(gain index)】&并应用随机森林算法 目录 输出结果 设计思路 代码实现(部分代码) 输出结果 设计思路 代码实现(部分代码) vardoTest=function(){option={};option.treeNumber=100;option.bagNumber=g.samples.length*0.80;option.depth=8;option.bestSelect=10;var...
ML之RF:利用Js语言设计随机森林算法【DT之CART算法(gain index)】&并应用随机森林算法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。