可训练软决策树集成的多实例学习
可训练软决策树集成的多实例学习作者：Andrei Konstantinov†、Lev Utkin†和Vladimir Muliukha，†彼得大帝圣彼得堡理工大学人工智能系，Polytechnicheskaya，29195251，俄罗斯圣彼得堡 通信地址应为的作者。†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。算法2023，16（8），358；https://doi.org/10.3390/a16080....
【树模型与集成学习】(task8)阶段性总结（更新ing）
一、总结and回顾(task1)决策树（上）（1）决策树常用于分类，目标就是将具有 P PP 维特征的 n nn 个样本分到 C CC 个类别中，相当于做一个映射 C = f ( n ) C = f(n)C=f(n) ，将样本经过一种变换赋予一个 l a b e l labellabel。可以把分类的过程表示成一棵树，每次通过选择一个特征 p i pipi 来进行进一步分叉。而根据每次分叉选择哪....
【树模型与集成学习】(task4)两种并行集成的树模型
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【树模型与集成学习】(task2)代码实现CART树（更新ing）
一、回顾决策树算法二、代码实践from CART import DecisionTreeRegressor from CARTclassifier import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor as dt from sklearn.tree import DecisionTreeClass....
【树模型与集成学习】(task1)决策树（上）
学习心得（1）决策树常用于分类，目标就是将具有 P PP 维特征的 n nn 个样本分到 C CC 个类别中，相当于做一个映射 C = f ( n ) C = f(n)C=f(n) ，将样本经过一种变换赋予一个 l a b e l labellabel。可以把分类的过程表示成一棵树，每次通过选择一个特征 p i pipi 来进行进一步分叉。而根据每次分叉选择哪个特征对样本进行划分，能够又快又准地....
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