决策树回归预测模型优度检验
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python 线性回归分析模型检验标准--拟合优度详解
建立完回归模型后,还需要验证咱们建立的模型是否合适,换句话说,就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系,这个验证标准一般就选用拟合优度. 拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度.度量拟 ...
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python实现BP神经网络回归预测模型
神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位.模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Si ...
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Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解
本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法.目标是创建一个 ...
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Python使用sklearn实现的各种回归算法示例
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用sklearn做各种回归 基本回归:线性.决策树.SVM.KNN 集成方法:随机森林.Adaboo ...
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python工具dtreeviz决策树可视化和模型可解释性
目录 一.安装 二.用法 1.所需的库 2.回归决策树 3.分类决策树 4.预测路径 5.解释预测路径 前言: 决策树是梯度提升机和随机森林的基本构建块,在学习这些模型的工作原理和模型可解释性时,可视 ...
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python神经网络学习利用PyTorch进行回归运算
目录 学习前言 PyTorch中的重要基础函数 1.class Net(torch.nn.Module)神经网络的构建: 2.optimizer优化器 3.loss损失函数定义 4.训练过程 全部代码 ...
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Python根据成绩分析系统浅析
案例:该数据集的是一个关于每个学生成绩的数据集,接下来我们对该数据集进行分析,判断学生是否适合继续深造 数据集特征展示 1 GRE 成绩 (290 to 340) 2 TOEFL 成绩(92 to 1 ...
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R语言基础统计方法图文实例讲解
tidyr > tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列 > gather(tdata,key="Ke ...
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R语言-summary()函数的用法解读
summary():获取描述性统计量,可以提供最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计等. 结果解读如下: 1. 调用:Call lm(formula = Dst ...
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R语言时间序列TAR阈值自回归模型示例详解
为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型.这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象.Tong和Lim(1980)使用阈值模型表明,该模型能够发现黑子数据出现的 ...
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Python机器学习应用之基于决策树算法的分类预测篇
目录 一.决策树的特点 1.优点 2.缺点 二.决策树的适用场景 三.demo 一.决策树的特点 1.优点 具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则. 可以发现特征的重要程度. 模型的计算复杂度较 ...
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python决策树之CART分类回归树详解
决策树之CART(分类回归树)详解,具体内容如下 1.CART分类回归树简介 CART分类回归树是一种典型的二叉决策树,可以处理连续型变量和离散型变量.如果待预测分类是离散型数据,则CART生成分 ...
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Python决策树分类算法学习
从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻 ...
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Python机器学习之决策树和随机森林
目录 什么是决策树 决策树组成 节点的确定方法 决策树基本流程 决策树的常用参数 代码实现决策树之分类树 网格搜索在分类树上的应用 分类树在合成数据的表现 什么是随机森林 随机森林的原理 随机森林常用 ...
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Python数学建模StatsModels统计回归之线性回归示例详解
目录 1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 1.2 线性回归 2.Statsmodels 进行线性回归 2.1 导入工具包 2.2 导入样本数据 2.3 建模与拟合 2.4 拟合和统计结果的输 ...
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Python机器学习算法之决策树算法的实现与优缺点
Python机器学习算法之决策树算法的实现与优缺点
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python机器基础逻辑回归与非监督学习
目录 一.逻辑回归 1.模型的保存与加载 2.逻辑回归原理 ①逻辑回归的输入 ②sigmoid函数 ③逻辑回归的损失函数 ④逻辑回归特点 3.逻辑回归API 4.逻辑回归案例 ①案例概述 ②具体流程 ...
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Python sklearn分类决策树方法详解
目录 决策树模型 决策树学习 使用Scikit-learn进行决策树分类 决策树模型 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法. 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的 ...
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python人工智能算法之决策树流程示例详解
目录 决策树 总结 决策树 是一种将数据集通过分割成小的.易于处理的子集来进行分类或回归的算法.其中每个节点代表一个用于划分数据的特征,每个叶子节点代表一个类别或一个预测值.构建决策树时,算法会选择最 ...
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.NET性能调优之一:ANTS Performance Profiler的使用介绍
在使用.NET进行快速地上手与开发出应用程序后,接下来面临的问题可能就是程序性能调优方面的问题,而性能调优有时候会涉及方方面面的问题,如程序宿主系统.数据库.网络环境等等,而当程序异常庞大复杂的时候, ...
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python机器学习之决策树分类详解
决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于,k近邻是没有训练过程的,而决策树是通过对训练数据进行分析,从而构造决策树,通过决策树来对测试数据进行分类,同样是属于监督学习的范畴.决策树的结果类似 ...