Свързани публикации 'decision-tree'
Дървото на решенията е!
Определение:
Дървото на решенията е базиран на дърво алгоритъм за контролирано обучение, използван при прогнозен анализ на данни, който помага да се получат обобщени заключения.
Той определя етикетите в зависимост от дадена функция. Сега, какво е етикет и функция тук?
Етикетът е нещо, което се опитвате да предвидите или заключите. Характеристики са ограниченията или условията, които решават към кой етикет или набор от дадени данни принадлежи.
Пример:
Сам е студент...
Data Science (Python) :: Регресия на дървото на решенията
Намерението на тази публикация е да даде бързо опресняване (по този начин се предполага, че вече сте запознати с нещата) на регресията на дървото на решенията (използвайки Python). Можете да третирате това и като ЧЗВ.
Какво е CART?
CA - Класификационни дървета RT - Регресионни дървета
*************************************************
Какъв вид линейна регресия е регресията на дървото на решенията?
Нелинейна регресия..
Дървета на решенията в машинното обучение
Дървото на решенията е един от най-мощните „алгоритми за контролирано обучение“, който се използва както за класификация, така и за регресия. Състои се от блок-схема като дървовидна структура, където всеки вътрешен възел представлява тест на атрибут, всеки клон представлява резултат от теста и всеки листов възел (терминален възел) съдържа етикет на клас. Той се конструира чрез рекурсивно разделяне на данните за обучение на подмножества въз основа на стойностите на атрибутите, докато не..
Демистифициране на ентропията в машинното обучение
В тази публикация обобщавам моето разбиране за това какво означава ентропия в машинното обучение, като използвам някои примери за код. Тази публикация е документация за моето разбиране за страхотното видео от Statquest .
Защо обсъждаме Ентропия?
Ентропията се използва за много цели в Data Science.
Може да се използва за изграждане на класификационни дървета. Това е основата за взаимна информация, която количествено определя връзката между две неща. Това е основата на..
Отключване на прозрения: Интерпретиране на резултатите от клъстерирането чрез дървета на решения
В света на анализа на данни и разпознаването на образи клъстерирането е мощна техника за разкриване на основни структури в сложни набори от данни. Чрез групиране на подобни точки от данни заедно, алгоритмите за клъстериране предлагат изглед на данните от птичи поглед, улеснявайки откриването на ценни прозрения и смислени модели. Въпреки това, разбирането на значението на всеки клъстер може да бъде предизвикателна задача. Това е мястото, където дърветата на решенията идват на помощ!..
Разбиране на индекса Джини и получаването на информация в дърветата на решенията
Започвайки с Извличане на данни , наскоро усъвършенстван универсален подход, който трябва да бъде възприет успешно при прогнозиране на данни, това е подходящ метод, използван за анализ на данни за откриване на тенденции и връзки в данни, които биха могли да предизвикат истинска намеса.
Някои популярни инструменти, използвани в извличането на данни, са изкуствени невронни мрежи (ANN) , логистична регресия, дискриминантен анализ и дървета на решенията.
Дървото на решенията е..
Защо Entropy се използва за вземане на решения в дървото на решенията??
Защо Entropy се използва за вземане на решения в дървото на решенията??
Ако сте начинаещ в машинното обучение, тогава това съмнение трябва да е достигнало до вас, че „защо ентропията е от решаващо значение за вземане на решение в DT???“. Нека се потопим в темата.
Какво е ентропия?
В машинното обучение ентропията е мярка за изчисляване на нечистотата на групата. Ентропията се използва в дървовидни алгоритми като дървото на решенията, за да се реши къде да се разделят..
