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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--8.后剪枝上一篇文章介紹了預(yù)剪枝单山，本文接著介紹后剪枝授药。 其實(shí)預(yù)剪枝和后剪枝都是為了防止模型過擬合。 我們先記住一句話凹嘲。 后剪枝师倔，就是將完整的樹劃分好之后，...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--7.預(yù)剪枝剪枝(pruning)是決策樹學(xué)習(xí)算法對(duì)付"過擬合"的主要手段周蹭。在決策樹學(xué)習(xí)中趋艘，為了盡可能正確分類訓(xùn)練樣本，結(jié)點(diǎn)劃分過程將不斷重復(fù)凶朗，有時(shí)會(huì)造成決...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--6.基尼指數(shù)
上一篇文章我們介紹了增益率瓷胧，本文介紹基尼指數(shù)(Gini index)。 CART決策樹使用基尼指數(shù)來選擇劃分屬性棚愤。 CART是Classific...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--5.增益率上一篇文章我們介紹了信息增益搓萧，本文介紹增益率。 我們知道信息增益可以幫助我們構(gòu)建決策樹宛畦，但是信息增益準(zhǔn)則有一個(gè)缺點(diǎn)瘸洛。具體是什么缺點(diǎn)呢？ 在上面的...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--4.信息增益前面提到了信息熵次和，公式為：反肋。本篇文章我們介紹信息增益。 我們先記住很抽象的一句話踏施，屬性劃分樣本所獲得的信息增益石蔗。 如何理解呢罕邀？ 我如何挑選出想要...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--3.信息熵
本篇文章我們介紹信息熵。 信息熵(information entropy)是度量樣本集合純度最常用的一種指標(biāo)养距。信息熵的公式為： 怎么理解這句話呢...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--2.信息與噪音
前面提到了诉探，決策樹關(guān)鍵的問題在于選擇，比如走到“每月收入=铃在？”這個(gè)結(jié)點(diǎn)時(shí)阵具，下一個(gè)結(jié)點(diǎn)選擇“主營業(yè)務(wù)=？”還是“公司位于哪個(gè)地區(qū)=定铜？”阳液，這就涉及到...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--1.基本概念
下個(gè)學(xué)期開始就要講數(shù)據(jù)挖掘了，有點(diǎn)開心揣炕，也有點(diǎn)緊張帘皿。數(shù)據(jù)挖掘不是單純的講解理論，更偏向于實(shí)踐畸陡。所以除了把基礎(chǔ)的概念講清楚鹰溜，如何帶著同學(xué)們做一些有...
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[Django]1.實(shí)現(xiàn)從前端頁面向數(shù)據(jù)庫中插入數(shù)據(jù)這幾天在學(xué)習(xí)Django，簡單記錄一下丁恭。我用到的Django版本是4.0曹动，目前完成的功能如下：1.可以在瀏覽器頁面上展示本地?cái)?shù)據(jù)庫中的用戶信息 ...