Публикации по теме 'decision-tree'
Введение в дерево решений
В машинном обучении дерево решений — это древовидная модель, иллюстрирующая все возможные результаты решения.
Он охватывает как регрессию, так и классификацию. Он может обрабатывать и работать с различными типами данных (числовыми значениями, категориальными значениями и т. д.).
Каждый внутренний узел (родительский/подродительский) в дереве, т. е. узел, у которого есть дочерние элементы, рассматривается как атрибут/условие, разделяемое на правило/ветви.
Листовой узел, т. е. узел без..
Реализация дерева регрессии в Rust с использованием полярных координат
Выполнимая задача науки о данных
Эта история является частью моей серии Наука о данных .
В машинном обучении дерево решений является одним из самых основных методов. Его можно использовать для регрессии, а также для классификации в обучении с учителем. Более того, он может иметь дело со всеми видами переменных признаков, такими как непрерывные, дискретные, категориальные и т. д.
Хотя деревья решений технически очень просты, их модели, как правило, хорошо соответствуют данным во..
Дерево решений в машинном обучении
Дерево решений - это структура, подобная блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет test на объекте (например, выпадает ли подбрасывание монеты орлом или решкой), каждый листовой узел представляет class label (решение, принятое после вычисления всех функций), а ветви представляют соединения функций, которые приводят к этим меткам классов. Пути от корня к листу представляют classification rules . На диаграмме ниже показан основной поток дерева решений для принятия..
Глубокое погружение в дерево решений, часть II
Привет всем🙌.
Ранее в части I мы построили модель дерева решений для классификации типов цветов.
Мы рассмотрим созданную ранее модель и попытаемся понять вопросы, которые задавала модель, и почему она задает определенные вопросы.
Тем из вас, кто не читал часть I , рекомендуется прочитать ее, так как этот блог является продолжением.
Вот некоторые ключевые слова, которые будут рассмотрены:
Получение информации Показатели примеси: примесь Джини, энтропия, ошибка классификации..
Обнаружение мошеннических операций с кредитными картами с помощью алгоритмов машинного обучения
Обнаружение мошенничества с кредитными картами с помощью машинного обучения
Классификация и оценка транзакций по кредитным картам с помощью логистической регрессии и дерева решений
В этой статье рассматривается проблема мошенничества с кредитными картами, которая вызывает серьезную озабоченность у банков и клиентов, а также процесс обнаружения мошеннических операций с помощью методов машинного обучения .
Мошенничество обычно происходит, когда кто-то получает доступ к номерам вашей..
Все, что вам нужно знать о деревьях решений
Дерево решений — это алгоритм машинного обучения, используемый как для регрессии (прогнозирование непрерывных значений), так и для классификации (прогнозирование классов). Модель имеет древовидную структуру с рекурсивным бинарным принятием решений по мере продвижения вниз по дереву.
Построение дерева решений
Как построить дерево решений? Какие функции искать? А какие бинарные вопросы задавать?
Нашей основной задачей является создание решений с использованием функций, которые..
ML Scikit Learn: деревья решений
Дерево решений — это тип алгоритма контролируемого обучения (с заранее определенной целевой переменной), который в основном используется в задачах классификации. Деревья решений задают множество линейных вопросов для классификации данных. то есть сформировать границу решения в наборе классификационных данных.
Прирост информации, энтропия и загрязнение:
Энтропия — это мера нечистоты в ряде примеров. то есть это помогает нашему дереву решений решить, где разделить данные...
