python 回归树算法 / 张生荣

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 ...

目录一.CART决策树算法简介二.基尼系数三.CART决策树生成算法四.CART算法的Python实现五.运行结果一.CART决策树算法简介 CART(Classification And ...

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 ...

本文实例为大家分享了树回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' 回归树连续值回归预测的回归树 ''' ...

拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可 ...

目录 1.审查分类算法 1.1线性算法审查 1.1.1逻辑回归 1.1.2线性判别分析 1.2非线性算法审查 1.2.1K近邻算法 1.2.2贝叶斯分类器 1.2.4支持向量机 2.审查回归算法 2. ...

目录 1.审查分类算法 1.1线性算法审查 1.1.1逻辑回归 1.1.2线性判别分析 1.2非线性算法审查 1.2.1K近邻算法 1.2.2贝叶斯分类器 1.2.3分类与回归树 1.2.4支持向量机 ...

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35 ...

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合.插值 ...

本文实例为大家分享了python实现ID3决策树算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 ''''' Created on Jan 30, 2015 @author: 史帅 ''' from math ...

本文介绍机器学习中的Logistic回归算法,我们使用这个算法来给数据进行分类.Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法,并且适用于数值型和标称型数据,例如,我们需要根据输入数 ...

一.决策树原理决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构. 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性.树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性.决策树的叶结 ...

从这节算是开始进入"正规"的机器学习了吧,之所以"正规"因为它开始要建立价值函数(cost function),接着优化价值函数求出权重,然后测试验证.这整套的 ...

本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树. ...

本文实例讲述了Python实现的逻辑回归算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用python实现逻辑回归 Using Python to Implement Logistic Regression ...

Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression).降维(Dimensionality Red ...

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 ...

Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics ...

通过 1至10 阶来拟合对比均方误差及R评分,可以确定最优的"最大阶数". import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

如下所示: from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() from sklearn.cross_validation ...