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交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信 交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 通常情
本次训练的变量是一致对应的，训练准备通过后，后续建模都不会有报错的！ scikit-learn包以及镜像 必须全部为数字类型且无空值才能进行训练，关于非数据类型需要进行相对处理例如：可以采用独热编码或者label编码进行处理。 本文演示的是pandas 的dataframe数据类型的操作，
决策树是一种用于分类和回归的模型，是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。树回答连续的问题，这些问题使我们在给出答案的情况下沿着树的某个路线前进。 当构建决策树时，我们知道变量使用哪个变量和哪个值来拆分数据，从而快速预测结果。 易于解
1）什么是决策树 2）决策树模型原理 3.构建决策树的目的 4）决策树的优缺点 1）常用的特征选择有信息增益、信息增益率、基尼系数 2）基于信息增益的ID3算法 3）基于信息增益率的C4.5算法 4）基于Gini系数的CART算法 5）CART树连续变量与离散变量的处理 6）不同决策树算法的比
决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合 决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大。 ID3算法就是一种通过熵的变化，构造决策
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为随机森林选择合适的决策树的数量
机器学习——决策树与随机森林 决策树和随机森林都是常见的机器学习算法，用于分类和回归任务，本文将对这两种算法进行介绍。 决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过对数据集进行 递归地二分 ，选择最佳的特征进行划分，直到达到终止条件。 决策树
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化
