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  python决策树用于分类和回归问题实际应用案例

  决策树（DecisionTrees）通过树状结构进行决策，在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例：预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过构建一棵树来表示数据的...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 13 ℃
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  梯度提升算法决策过程的逐步可视化

  梯度提升算法是最常用的集成机器学习技术之一，该模型使用弱决策树序列来构建强学习器。这也是XGBoost和LightGBM模型的理论基础，所以在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。梯度提升算法介绍梯度提升算法（Grad...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  为机器学习模型设置最佳阈值:0.5是二元分类的最佳阈值吗

  对于二元分类，分类器输出一个实值分数，然后通过对该值进行阈值的区分产生二元的相应。例如，逻辑回归输出一个概率(一个介于0.0和1.0之间的值);得分等于或高于0.5的观察结果产生正输出(许多其他模型默认使用0.5阈值)。但是使用默认的0.5...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 10 ℃
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  python创建分类器小结

  简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  一文带您了解随机森林分类和回归模型:Python示例

  随机森林"（RandomForest）是由LeoBreiman和AdeleCutler创建的常用机器学习算法，它将多个决策树的输出结合起来以得出单一的结果。其易用性和灵活性推动了它的广泛应用，可以处理分类和回归问题。决策树(D...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  pybaobabdt，一个超强的 Python 库!

  大家好，今天为大家分享一个超强的Python库-pybaobab。...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  Scikit-Learn最新更新简介

  Scikit-Learn应该是最著名的基于Python的机器学习库了。在深度学习火之前，直接应用Scikit-Learn应该就可以解决大多数机器学习问题了。但是，它对深度学习架构的算法支持不太好，因此这几年的风头略有欠缺。但是并不是所有的问...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  用Python进行机器学习(6)随机森林

  上一节我们讲到了决策树这个算法，但是一棵决策树可能会存在过拟合的现象，而且对数据微小的变化也比较敏感，为了解决这些问题，我们可以通过多棵树的方式，也就是今天要介绍的随机森林。随机森林算法也就是RandomForest，它是一种集成学习算法...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  用Python进行机器学习(8)分类任务的模型评估

  前面我们已经介绍了不少机器学习的算法，已经可以执行像回归、分类、聚类等任务，比如对于一个分类问题而言，到底哪个算法更好呢？或者同样的算法下训练出的不同的模型，到底哪个更好呢？这就需要用到模型评估了，本节的内容我们以二分类为例，通常多分类问题...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 11 ℃
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  初探支持向量机:用大白话解释、原理详解、Python实现

  支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是机器学习领域一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。尽管听起来很复杂，但我们将尽力用简单的语言来解释它的基本原理和如何用Python实现。...

  2025-05-14 nanyue 技术文章 15 ℃