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#决策树

决策树由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成，用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。

风控“规则集”的性能测试（Python实操）

Python数据科学 5天前2024-05-28 11:29:18

通过配置决策树参数以及入模变量数量，自动化生成规则100多条，通过规则评估指标如命中率、精准率、召回率、lift进行初步筛选，组成为规则集进行初步的性能测试。

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XGB-7: 特征交互约束

用户3578099 6天前2024-05-27 21:22:01

在下图中，左侧的决策树违反了第一个约束（[0, 1]），而右侧的决策树遵守了第一个和第二个约束（[0, 1]，[2, 3, 4]）。

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机器学习-12-sklearn案例02-集成学习

用户2225445 7天前2024-05-26 11:18:51

随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。这一...

4000

一文让你彻底理解随机森林 | 随机森林的关键要点、基本原理、特征重要性、优缺点和实际应用

叶庭云 9天前2024-05-25 08:11:36

随机森林由众多独立的决策树组成（数量从几十至几百不等），类似于一片茂密的森林。它通过汇总所有决策树的预测结果来形成最终预测。最终结果是通过对所有树的预测进行投票...

47800

一文让你彻底理解 AdaBoost 自适应提升算法 | AdaBoost 的关键要点、基本原理、优缺点和实际应用

叶庭云 9天前2024-05-25 08:11:17

AdaBoost，即自适应提升（Adaptive Boosting）算法的缩写，是一种基于 Boosting 策略的集成学习方法，旨在降低偏差。AdaBoost...

29900

如何理解条件概率？

猴子数据分析 16天前2024-05-18 08:42:17

雷军在创业之初，用了两年半的时间，把手机从零做到了中国出货量第一，全球出货量第三。然而在过去的两年，小米也遇到了坎坷。2016年的时候，小米手机全球出货量跌出了...

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【Rust日报】2024-05-13 使用 Rust 开发VS Code扩展

MikeLoveRust 16天前2024-05-17 18:28:30

Visual Studio Code现在支持通过WebAssembly执行引擎扩展运行WASM二进制文件。这使得开发者能够将Rust编写的程序编译为WebAss...

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集成学习思想

@小森 20天前2024-05-14 08:20:17

随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由多个树输出的类别的众数而定。

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Google Earth Engine（GEE）——ccdc分类，采用的是随机森林分类器

此星光明 2024-04-252024-04-25 19:07:15

ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulat...

10810

炫酷！这样的决策树图一键轻松绘制，这个工具真的强...

DataCharm 2024-04-252024-04-25 18:44:48

很多同学最近在咨询有没有那种看起来比较炫酷和决策树图的可视化绘制方法？今天就给各位小伙伴介绍一个专门用于绘制炫酷「决策树(Decision Tree )图」的...

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使用Python实现随机森林算法

人类群星闪耀时 2024-04-102024-04-10 08:46:10

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取其投票结果（分类问题）或平均值（回归问题）来进行预测。随机森林的核心思想是每个决策树都是在不同的数据子集上训...

22710

使用Python实现决策树算法

人类群星闪耀时 2024-04-082024-04-08 08:01:19

通过本文的介绍，我们了解了决策树算法的基本原理和Python实现方法。决策树是一种简单而有效的机器学习算法，适用于分类和回归任务，并且具有直观的解释性。通过使用...

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探索Python中的集成方法：Bagging

人类群星闪耀时 2024-03-252024-03-25 08:03:46

在机器学习领域，集成方法是一种强大的技术，它通过结合多个基本模型的预测结果来提高整体模型的性能和稳定性。Bagging（Bootstrap Aggregatin...

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AI - 集成学习

@小森 2024-03-242024-03-24 12:12:27

单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。得到所需数目的决策树后，随机森林方法对这些树的输出进行投票，以得票最多的类作为随机森林的决策。

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AI - 决策树模型

@小森 2024-03-242024-03-24 12:04:04

决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期，当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而，决策树作为一种科学的决策分析工具，其发展主要发生在...

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R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究

拓端 2024-03-212024-03-21 12:29:24

决策树作为一种直观且易于理解的机器学习算法，能够自动进行特征选择，并且对于缺失值和异常值具有较强的鲁棒性。这使得决策树在顾客信用评估中成为一种常用的方法。然而，...

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Python基础算法解析：随机森林

人类群星闪耀时 2024-03-202024-03-20 14:51:12

随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行分类或回归。每个决策树都是基于对输入特征的随机子集进行训练的。随机森林的预测结果是基于所有决策树的预测结果的...

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Python基础算法解析：决策树

人类群星闪耀时 2024-03-202024-03-20 14:49:58

决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法，在实际应用中有着广泛的应用。通过本文的介绍，你已经了解了决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。希...

10410

CART决策树暴力生成风控规则

Python数据科学 2024-03-182024-03-18 11:14:20

上一篇我们介绍了决策树节点信息更新的方法风控规则的决策树可视化（升级版），以辅助我们制定风控规则，可视化的方法比较直观，适合做报告展示，但分析的时候效果没那么高...

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【大数据】大数据技术

为了伟大的房产事业 2024-03-152024-03-15 13:20:07

决策树是一种基于树状结构的机器学习模型，用于分类和回归任务。它通过将数据分为不同的决策路径来进行决策。每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表一个测试结果...

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#决策树

风控“规则集”的性能测试（Python实操）

XGB-7: 特征交互约束

机器学习-12-sklearn案例02-集成学习

一文让你彻底理解随机森林 | 随机森林的关键要点、基本原理、特征重要性、优缺点和实际应用

一文让你彻底理解 AdaBoost 自适应提升算法 | AdaBoost 的关键要点、基本原理、优缺点和实际应用

如何理解条件概率？

【Rust日报】2024-05-13 使用 Rust 开发VS Code扩展

集成学习思想

Google Earth Engine（GEE）——ccdc分类，采用的是随机森林分类器

炫酷！这样的决策树图一键轻松绘制，这个工具真的强...

使用Python实现随机森林算法

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探索Python中的集成方法：Bagging

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R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究

Python基础算法解析：随机森林

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