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scikit-learn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库,它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写决策树代码的时间以及减少代码量,使我们有更多的精力去分析数据分布,调整决策树模型和修改超参。但是,需要说明,scikit-learn提供的决策树工具类,只接受数值型的数据,不[...]

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本站的小册子:《决策树内参》,欢迎咨询。本书在我的个人淘宝小店有售:https://shop343278341.taobao.com/

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决策树算法例题:假设现在我们想预测的是,女性到底想要嫁什么样的人。我们现在手里拥有一些未婚男性的数据,其中包括了收入、房产、样貌、学历等字段。利用决策树的思想,构建出一个完整的决策树了,从此之后,有任何男青年放在这儿,我们都能通过决策树,轻松预测出,此人是否可嫁。决策树(Decision Tree)是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型[...]

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算法工程师在实际求职面试中,决策树内容几乎是机器学习领域必考必问的知识点,因为它不仅是常见的机器学习模型,更是在许多互联网公司实际业务中得到广泛的使用。决策树模型具有可解释性,容易向业务部门人员描述。而且决策树模型分类速度很快,很受互联网公司的欢迎。决策树面试问题1:什么是决策树?决策树面试问题2:和其他模型比,决策树的优点?决策树面试问题3:如何[...]

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1、scikit-learn中的决策树决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。决策树算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。scikit-learn中决策树的类都在sklearn.tree这个模块之下,这个模块总共包含五个类:2、scikit-learn的安装scikit-learn是一个用于机器学[...]