【阿旭机器学习实战】【36】糖尿病预测---决策树建模及其可视化
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【阿旭机器学习实战】【35】员工离职率预测---决策树与随机森林预测
1.获取数据 关注GZH：阿旭算法与机器学习，回复：“ML35”即可获取本文数据集、源码与项目文档 # 引入工具包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...
【机器学习】Python中的决策树算法探索
Python中的决策树算法探索 引言 决策树作为机器学习中的一种基础且强大的算法，因其易于理解和实现、能够处理分类和回归任务的特性而广受欢迎。本文旨在深入浅出地介绍决策树算法的基本原理，并通过Python编程语言实践其应用，帮助读者掌握如何利用Python构建及优化决策树模型。本文预计分为以下几个部分：决策树基础理论、Python中实现决策...
机器学习——决策树
介绍 决策树一听名字，欸，就是来帮助我们做决策的，同时一个树字也点名我们的结构模型。同时也属于我们监督学习当中的算法之一。举一个很简单的例子，我现在要对某人的贷款是否发放做一个评估，这个时候会有年龄，有无工作，有无房子，信用情况做一个评估，我们就可以通过已有的条件来构造我们的树。 ...
探索机器学习中的决策树算法
一、引言 在当今的数据驱动世界中，机器学习算法已经成为我们处理和分析大量数据的得力助手。在这些算法中，决策树（Decision Tree）算法因其直观易懂、易于解释和高效性而受到广泛欢迎。本文将深入探索决策树算法的原理、构建过程、应用场景以及优化方法。 二、决策树算法概述 决策树是一种基于树形结构的监督学习算法，用于分类和回归...
理解并应用机器学习算法：决策树
一、引言 在机器学习的众多算法中，决策树（Decision Tree）是一种直观易懂且广泛应用的分类与回归方法。它通过树状结构来模拟人类决策的过程，将数据的特征属性作为树的节点，并根据数据的属性值和规则将数据分配到不同的子节点上，直到最后确定数据所属的类别。本文将详细介绍决策树的基本原理、构建过程以及在实际应用中...
【Python机器学习专栏】决策树算法的实现与解释
在机器学习领域中，决策树（Decision Tree）是一种广泛使用的监督学习算法。它采用树形结构进行决策分析，具有直观易懂、易于解释等优点。本文将对决策树算法的基本原理进行介绍，并通过Python编程语言实现一个简单的决策树分类器，最后对决策树模型进行解释和分析。 一、决策树算法基本原理 决策树算法是一种基于树...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（下）
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1492254 基于对我们有用的 WOE 分析变量是：pdays、previous、job、housing、balance、month、duration、poutcome、con...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26219 银行数据集 我们的数据集描述 该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-4
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-3 https://developer.aliyun.com/article/1489342 KNN近邻 classifier = KNe...
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