决策树、GDBT、Xgboost、LightGBM

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桃扇骨/ 2022年06月14日 04:27/ 0 赞/ 281 阅读

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决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“

旧城等待，/ 2022年05月25日 05:39/ 0 赞/ 344 阅读

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骑猪看日落/ 2022年05月17日 00:55/ 0 赞/ 310 阅读

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决策树：决策树是一个树形结构，每个非叶节点表示一个特征树形的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而叶节点存放一个类别。 使用决策树进行决策的原理就是： 从根

淩亂°似流年/ 2022年05月13日 08:50/ 0 赞/ 243 阅读

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1 认识决策树     如何高效的进行决策？     特征的先后顺序（哪个特征先看，哪个特征后看） 2 决策树分类原理详解（看哪个特征能筛掉更多的数据，尽可能通过少

小咪咪/ 2022年04月23日 01:16/ 0 赞/ 239 阅读

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机器学习中决策数算法算是比较常见的分类和回归算法之一，但是我们在怎么来理解决策树的算法呢？ 接下来我们从以下几点做一下学习和总结： 首先，什么是决策树？ 决策树 　　决

╰+哭是因爲堅強的太久メ/ 2022年04月15日 04:41/ 0 赞/ 354 阅读

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决策树 声明 本文是来自网络文档和书本(周老师)的结合。 概述 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的[基础][Link 1]上，通

青旅半醒/ 2022年01月30日 06:49/ 0 赞/ 474 阅读

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树的划分流程 　　 理解树，就需要理解几个关键词：根节点、父节点、子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的，说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的

逃离我推掉我的手/ 2021年12月01日 10:38/ 0 赞/ 529 阅读

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决策树对实例进行分类的树形结构，由节点和有向边组成。其实很像平时画的流程图。 学习决策树之前要搞懂几个概念： 熵：表示随机变量不确定性的度量，定义：H（p）=-![1409

冷不防/ 2021年09月30日 04:16/ 0 赞/ 506 阅读

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熵的定义 ![5057999-5702853710d12e87.png][] 计算给定数据集的熵 def calcShannonEnt(dataSet):

客官°小女子只卖身不卖艺/ 2021年09月15日 06:34/ 0 赞/ 446 阅读