Публикации по теме 'decision-tree'


Оцените дерево регрессора решений
Как оценить производительность дерева регрессора решения с конечной областью? Дерево регрессии решений, также известное как дерево регрессии, представляет собой алгоритм машинного обучения, используемый для решения задач регрессии. Это вариант алгоритма дерева решений, который предсказывает непрерывные числовые значения вместо дискретных меток классов. Подобно дереву решений, дерево регрессора решений представляет собой иерархическую структуру, состоящую из узлов и ребер. Каждый узел..
Подробное руководство по древовидным алгоритмам машинного обучения
В этой статье вы найдете исчерпывающие ответы на следующие вопросы: Что такое алгоритмы дерева решений? Какова основная идея древовидных алгоритмов? Какие алгоритмы дерева популярны? Как можно повысить точность древовидной модели? Каковы преимущества и недостатки некоторых популярных алгоритмов дерева? Когда нам следует предпочесть древовидные методы глубокому обучению? В каких случаях следует предпочесть древовидные методы параметрическим методам?..
Руководство по построению модели прогнозирования диабета с помощью Python и Scikit-Learn
Введение В современном мире все больше предприятий, включая здравоохранение, используют модели машинного обучения. Одним из таких приложений является прогнозирование диабета на основе множества параметров. В этом посте мы поговорим о программе, которая использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования диабета. Будет обсуждаться дизайн программы — ее особенности, классы, алгоритмы, функции, возможность подключения и ввод/вывод. Тематическое исследование Предсказание..
Погружение в деревья решений
Погружение в деревья решений Как работают деревья решений? Деревья решений - одни из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения. Они используются как для классификации, так и для регрессии. Их можно использовать как для линейных, так и для нелинейных данных, но в основном они используются для нелинейных данных. Деревья решений, как следует из названия, работают с набором решений, полученных на основе данных и их поведения. Он не использует линейный классификатор или..
ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ
Дерево решений  – это самый мощный и популярный инструмент для классификации и прогнозирования. Дерево решений представляет собой структуру, похожую на блок-схему. ЭНТРОПИЯ Концепция дерева решений заключается в том, что оно помогает выбрать подходящие функции для разделения дерева на части, а алгоритм, используемый для разделения, — ID3. Если построено дерево решений правильно, то глубина дерева будет меньше или больше. Для эффективного построения дерева решений мы используем..
Рекомендации по тестированию бинарной классификации с несбалансированной целевой переменной
Построение модели классификации с использованием несбалансированных данных может быть трудным, поскольку модели классификации часто отдают предпочтение классу большинства. Несбалансированность целевой переменной является результатом различных факторов, включая то, что целевая переменная является редким или экстремальным событием, неадекватным сбором данных и ошибками в измерениях. Наборы данных с чрезвычайно несбалансированным целевым признаком часто имеют высокую стоимость ошибочной..
Аккуратное веб-приложение для отображения ваших данных с помощью дерева решений
Tl;dr Создание деревьев решений на основе машинного обучения с интерфейсом перетаскивания здесь: createdecisiontree.com Я работаю специалистом по данным уже около четырех лет и осознал, насколько мне повезло, что у меня есть этот огромный набор инструментов, который помогает мне получать представление о данных. Недавний тренд в этой сфере — демократизация машинного обучения . Частично это делается для того, чтобы сделать инструменты и алгоритмы, которые мы используем, более доступными..