决策树VS世界：掌握Python机器学习中的这棵树，决策从此不再迷茫
在这个数据驱动的时代，决策制定已经不再是仅凭直觉或经验的艺术，而是融合了先进算法与技术的科学。在众多机器学习算法中，决策树以其直观易懂、解释性强以及高效的分类与回归能力脱颖而出，成为数据分析师与机器学习工程师手中不可或缺的利器。今天，我们就来深入探讨如何在Python中利用决策树，让决策过程从此不再迷茫。 决策树...
视觉的力量！Python 机器学习模型评估，Matplotlib 与 Seaborn 如何助力决策更明智？
在 Python 的机器学习领域，模型评估是至关重要的环节。而数据可视化工具 Matplotlib 和 Seaborn 在这一过程中发挥着巨大的作用，帮助我们更清晰地理解模型的性能，从而做出更明智的决策。 Matplotlib 是 Python 中最基础、最广泛使用的绘图库。它提供了极高的灵活性和定制性，让我们能够从零开始构建各种复杂的图形...
【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...
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
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-2 https://developer.aliyun.com/article/1489341 交叉验证 经过所有准备工作，我们终于可以将数据集拆分为训练集和测试集。 算法的实现 逻辑回归 ...
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-2
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-1 https://developer.aliyun.com/article/1489340 分类总结 我们制作仅包含分类变量的数据子集，以便更轻松地绘制箱线图 ...
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-1
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”）或不会（“否”）订阅。 y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'） 我们的...
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的（一级）决...
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