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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>一文知道決策樹的優(yōu)缺點

一文知道決策樹的優(yōu)缺點

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使決策樹規(guī)模最小化算法

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MATLAB編譯生成AUTOLISP代碼實現(xiàn)可變ID3基因分型決策樹分類圖的繪制

決策樹分類器,是一種基于實例的分類算法,廣泛被應用于人工智能領域。ID3算法是最為經(jīng)典的決策樹建樹算法,它通過遞歸和逐次挑選信息量最多的屬性來構造決策樹。決策樹的結構有時非常龐大和復雜,而決策樹分類
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機器學習之決策樹生成詳解

根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個決策樹就是機器學習的課程,創(chuàng)建一個決策樹可能會花費較多的時間,但是使用一個決策樹卻非???。創(chuàng)建決策樹時最關鍵的問題就是選取哪一個特征作為分類特征,好的分類特征能夠最大化
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決策樹C4.5算法屬性取值優(yōu)化研究

決策樹算法是一種最簡單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹算法是ID3算法,于1986年由Quinlan提出,該算法是一種基于信息熵的決策樹分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標準
2017-12-12 11:20:550

基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法

針對靜態(tài)算法對大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問題,構造了基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法,并將其應用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。將粗集與決策樹結合,用增量方式實現(xiàn)樣本抽取;經(jīng)過動態(tài)約簡、決策樹構造、規(guī)則提取
2017-12-29 14:24:050

基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷知識挖掘

針對目前衛(wèi)星在軌故障診斷后驗證知識獲取困難,隨著衛(wèi)星在軌運行功能或性能退化導致門限診斷精度下降的問題,本文深入研究了衛(wèi)星在軌管理過程中積累的異常數(shù)據(jù)和故障案例,提出了一種基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷
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帶你了解一下人工智能中的決策樹(DT)

決策樹(DT)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習。
2018-05-29 07:12:001801

大神教你怎么用Python抓取婚戀網(wǎng)用戶數(shù)據(jù),用決策樹生成自己擇偶觀

機器學習中,決策樹是一個預測模型,它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節(jié)點表示某個對象,而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值,而每個葉結點則對應從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913

構建一個決策樹并查看它如何進行預測

正如你所看到的,決策樹非常直觀,他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反,正如我們將看到的,隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡通常被認為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預測,并且我們可以輕松檢查他們執(zhí)行的計算以進行這些預測; 然而,通常很難用簡單的術語來解釋為什么會做出預測。
2018-07-16 17:12:0113941

數(shù)據(jù)挖掘算法:決策樹算法如何學習及分裂剪枝

決策樹(decision tree)算法基于特征屬性進行分類,其主要的優(yōu)點:模型具有可讀性,計算量小,分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,對分裂屬性的目標函數(shù)做出了改進。
2018-07-21 10:13:295369

決策樹的原理和決策樹構建的準備工作,機器學習決策樹的原理

希望通過所給的訓練數(shù)據(jù)學習一個貸款申請的決策樹,用于對未來的貸款申請進行分類,即當新的客戶提出貸款申請時,根據(jù)申請人的特征利用決策樹決定是否批準貸款申請。
2018-10-08 14:26:095616

觸摸屏優(yōu)缺點

觸摸屏作為一種最新的電腦輸入設備,它是目前最簡單、方便、自然的一種人機交互方式。本視頻首先介紹了觸摸屏優(yōu)缺點,其次介紹了紅外觸摸屏的優(yōu)缺點,最后介紹了電容式觸摸屏優(yōu)缺點。
2018-11-23 16:56:1925994

什么是決策樹?決策樹算法思考總結

C4.5算法:基于ID3算法的改進,主要包括:使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標準;在決策樹構造的同時進行剪枝操作;避免了樹的過度擬合情況;可以對不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進行處理,提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010307

決策樹和隨機森林模型

我們知道決策樹容易過擬合。換句話說,單個決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案,但如果應用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮,隨機森林就利用了多個決策樹,來應對多種不同場景。
2019-04-19 14:38:027526

詳解機器學習決策樹優(yōu)缺點

決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。
2020-01-19 17:06:007325

詳談機器學習的決策樹模型

決策樹模型是白盒模型的一種,其預測結果可以由人來解釋。我們把機器學習模型的這一特性稱為可解釋性,但并不是所有的機器學習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073

決策樹的構成要素及算法

決策樹是一種解決分類問題的算法,決策樹算法采用樹形結構,使用層層推理來實現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753

建立決策樹的邏輯

像上面的這樣的二叉樹狀決策在我們生活中很常見,而這樣的選擇方法就是決策樹。機器學習的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經(jīng)驗轉(zhuǎn)化而來的。
2020-10-10 10:44:192316

使用基尼不純度拆分決策樹的步驟

決策樹是機器學習中使用的最流行和功能最強大的分類算法之一。顧名思義,決策樹用于根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集做出決策。也就是說,它有助于選擇適當?shù)奶卣饕詫浞殖深愃朴谌祟愃季S脈絡的子部分。
2021-01-13 09:37:411207

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本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學習的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優(yōu)缺點。
2021-01-27 10:03:202145

決策樹的一般流程及應用

所有的機器學習算法中,決策樹應該是最友好的了。它呢,在整個運行機制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語言,也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407100

決策樹的判斷標準及算法

決策樹中,可能有多個特征,但是一些特征是無關重要的,一些則是對分類(target)起到?jīng)Q定作用的。
2021-02-18 10:06:293815

什么是決策樹模型,決策樹模型的繪制方法

決策樹是一種解決分類問題的算法,本文將介紹什么是決策樹模型,常見的用途,以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970

決策樹的結構/優(yōu)缺點/生成

決策樹(DecisionTree)是機器學習中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當被用于分類時叫做分類樹,被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:137773

基于非均衡數(shù)據(jù)分類的猶豫模糊決策樹

為優(yōu)化針對非均衡數(shù)據(jù)的分類效果,結合猶豫模糊集理論與決策樹算法,提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進行過采樣處理,使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點,利用
2021-06-09 15:51:475

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預測模型

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預測模型
2021-06-27 16:19:136

大數(shù)據(jù)—決策樹

大數(shù)據(jù)————決策樹(decision tree) 決策樹(decision tree):是一種基本的分類與回歸方法,主要討論分類的決策樹。 在分類問題中,表示基于特征對實例進行分類的過程,可以
2022-10-20 10:01:36822

決策樹引擎解決方案

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《決策樹引擎解決方案.pdf》資料免費下載
2023-09-13 11:17:520

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