Публикации по теме 'decision-tree'
Исследование выживания на Титанике с использованием деревьев решений
Внедрив дерево решений в sklearn, мы можем увидеть, как работают деревья решений.
Для начала мы можем загрузить набор данных и отобразить некоторые его строки.
# Import libraries necessary for this project
import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display # Allows the use of display() for DataFrames
# Pretty display for notebooks
%matplotlib inline
# Set a random seed
import random
random.seed(42)
# Load the dataset
in_file = 'titanic_data.csv'
full_data =..
Учебник по классификации с Python
В этом уроке я собираюсь предоставить шаги, чтобы предсказать, есть ли у пациента диабет, на основе нескольких входных переменных. Я использую набор данных, доступный в библиотеке UCI под названием Pima Indians Diabetes Database, которую вы можете скачать с сайта kaggle — https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database/data .
Сначала импортируйте необходимые библиотеки:
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from..
Деревья решений, которые никогда не стареют
Если вы работаете с клиентами и работали со многими, высока вероятность того, что хотя бы раз вы встретите клиента, который заинтересован в том, как вы предоставляете ему решение, какова его концепция, и который изо всех сил пытается поверить в это в любых необъяснимых моделях, даже если высока вероятность получения более высокой точности. Такова природа людей, и иногда их можно было бы понять, если они не желают принимать необъяснимое решение, которое будет реализовано в их собственном..
5 главных вопросов интервью по дереву принятия решений для науки о данных и машинного обучения
Энтропия, прирост информации (IG), коэффициент прироста информации (IGR), примесь Джини, плюсы и минусы дерева решений и коррекция переобучения
Модель дерева решений — часто задаваемый вопрос для специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по машинному обучению. В этом уроке мы поговорим о 5 главных вопросах интервью по дереву принятия решений…
Дерево решений — Машинное обучение!
В этой истории мы узнаем о дереве решений, которое является основой для многих других моделей машинного обучения. Давайте начнем с ответов на некоторые вопросы, которые возникают у нас в голове.
Самый первый вопрос после произнесения слова «дерево решений» будет: « Что такое дерево решений? ». Ответ на этот вопрос будет: «Дерево решений – это не что иное, как структура, подобная блок-схеме, которая помогает вам принимать решения на основе об особенностях и характеристиках данных...
Деревья решений и случайные леса — День 30
50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор Круио
Добро пожаловать в 30-й день вашего путешествия по изучению науки о данных! За последние недели мы рассмотрели широкий спектр тем: от статистики и Python до линейной регрессии, логистической регрессии и K-ближайших соседей. Сегодня мы углубляемся в увлекательный мир деревьев решений и случайных лесов — двух мощных методов решения задач классификации и регрессии.
Деревья решений предоставляют..
Деревья решений
Часть 3. Коэффициент усиления
Коэффициент усиления — это альтернатива коэффициенту усиления информации, который используется для выбора атрибута для разделения в дереве решений. Он используется для преодоления проблемы предвзятости к атрибуту со многими результатами. Например, предположим, что у нас есть две функции: «Цвет» и «Размер», и мы хотим построить дерево решений для прогнозирования типа фруктов на основе этих двух функций. Функция «Цвет» имеет три результата (красный, зеленый,..
