Публикации по теме 'decision-tree'
Классификация с использованием деревьев решений:
Что такое дерево решений?
Дерево решений — это древовидная структура решений, в которой в каждом узле оценивается значение признака, и в зависимости от оценки принимаются дальнейшие решения. Выходные значения представлены конечными узлами .
Как строится дерево решений?
Говоря о том, как строится дерево решений, мы имеем в виду то, как мы решаем, в каком порядке будут оцениваться значения признаков.
Мы придерживаемся жадного подхода при выборе порядка, в котором будут..
Почему выбирают случайный лес, а не деревья решений
"Машинное обучение"
Почему выбирают случайный лес, а не деревья решений
Краткое руководство по деревьям решений и случайному лесу.
Деревья решений относятся к семейству контролируемых алгоритмов классификации . Они довольно хорошо справляются с задачами классификации , путь принятия решения относительно легко интерпретировать, а алгоритм быстрый и простой.
Ансамблевой версией деревьев решений является случайный лес.
Таблица содержания
Деревья решений..
Визуализируйте деревья решений и понимайте энтропию
Чем больше я работаю над проектами машинного обучения, тем больше у меня возникает вопросов о деревьях решений. Но деревья — это черный ящик для новичков. Что делают деревья?
В этом посте я покажу, как визуализировать деревья и понять энтропию, стоящую за этим методом. Идея деревьев решений — это просто бинарные вопросы для каждого разделения данных.
В этой записной книжке Jupyter я предоставил несколько кодов для визуализации деревьев решений, если вы хотите попробовать это..
Машинное обучение — почему важен исходный уровень?
Машинное обучение… Все началось 2 года назад, когда я присоединился к небольшому, но очень амбициозному стартапу Wynk Limited . Задача создания интеллектуального Поиска и Открытия Музыки вскоре легла на мою тарелку. Это было мое первое знакомство с машинным обучением, когда я продолжил изучение музыкальных рекомендаций, самовнушения и переоценки релевантности для поиска. Сегодня, после двух лет практики разработки программного обеспечения и машинного обучения, я сижу здесь, в..
Как алгоритм случайного леса работал в машинном обучении?
Random Forest — это еще один ансамблевый алгоритм машинного обучения, использующий технику мешков. Это расширение алгоритма оценки мешков. Базовыми оценщиками в случайном лесу являются деревья решений. В отличие от мета-оценки с пакетированием, случайный лес случайным образом выбирает набор функций, которые используются для определения наилучшего разделения в каждом узле дерева решений.
Пошаговое рассмотрение показывает, что делает модель случайного леса: 1. Случайные подмножества..
Данные растут на деревьях решений
Дерево решений – это инструмент принятия решений, который позволяет вам, аналитику данных, принимать решения на основе ключевых вопросов, которые вы можете задать себе.
Имея так много вариантов визуализации, которые вы можете выбрать, как решить, какой способ лучше всего представить ваши данные?
Дерево решений – это инструмент для принятия решений, который позволяет вам, аналитику данных, принимать решения на основе ключевых вопросов, которые вы можете задать себе. Каждый вопрос в..
Алгоритм деревьев решений для решения машинного обучения → Проблемы классификации
В рамках контролируемого обучения для задач классификации мы можем использовать «деревья решений».
Если вы хотите классифицировать или создать классификатор, мы можем использовать деревья решений.
Если у вас есть дискретный набор данных, используйте дерево решений. Дискретный означает «не непрерывные значения». Дискретными точками данных могут быть: «логические значения», числа, категории и т. д.
После того, как мы обучим наш алгоритм с набором функций и меток, алгоритм автоматически..
