在文化遗产保护领域，古代玻璃制品的成分分析一直是研究中西方文化交流的关键课题。作为数据科学家，我们在处理某博物馆委托的古代玻璃文物保护咨询项目时，发现传统分析方...

许多比一个好。简单来说，这就是随机森林算法背后的概念。也就是说，许多决策树可以产生比仅仅一棵决策树本身更准确的预测。事实上，随机森林算法是一种有监督的分类算法，...

针对传统决策树对离散变量的依赖局限，本研究设计的自编决策树模型采用面向对象架构，核心包含节点结构、树构建算法与预测逻辑三大部分。每个节点存储特征索引、分裂阈值、...

今天我们学习了决策树、基尼不纯度和 CART 分裂准则。希望大家对决策树有了更深入的了解。决策树是一种强大而灵活的机器学习工具，在各个领域都有广泛的应用。未来，...

大家好！今天我们来聊聊决策树-信息熵与信息增益计算，这是一种非常直观且强大的机器学习算法。想象一下，你正在玩一个“二十问”游戏，通过一系列问题来猜出对方心里想的...

为不同的回归模型定义超参数分布字典，例如 “LinearRegression”（线性回归）和 “DecisionTreeRegressor”（决策树回归器），设...

人工智能领域在当今可谓炙手可热，在人工智能与机器学习领域，决策树是一种简单直观却又功能强大的分类与回归方法。它的思想是通过构建一棵树状模型来进行决策或数据分类，...

从模型角度来看，神经网络模型的正确率略低于决策树模型。因此，对于民营上市公司绩效评价研究，决策树模型要优于神经网络模型。

德摩根定律（De Morgan's Laws）虽然本身是一个逻辑学上的定理，但在某些算法和计算场景中，它确实可以通过简化布尔表达式或优化条件判断来间接提升性能。...

德摩根定律（De Morgan's Laws）在机器学习中的应用主要体现在逻辑表达式的化简和优化上。虽然它本身并不是直接训练模型的工具，但它可以通过优化特征工程...

在当今数字化浪潮席卷的时代，电商市场的蓬勃发展犹如一部波澜壮阔的史诗，蕴藏着无尽的商业价值与潜力。电商平台积累的海量数据，宛如一座等待挖掘的宝藏，其中蕴含着消费...

对城区数据通过决策树分类，有76.457%的准确率，对郊区数据通过决策树分类，有85.08%的准确率，说明决策树预测效果更好。

决策树是一个树形模型，指导我们检查对象的特征以输出其离散或连续标签。例如，这里有一棵树，根据天气状况预测一天是否适合在户外玩耍：

当我们谈论随机森林时，我们指的是由多个决策树组成的学习算法。随机森林在训练期间针对训练数据的不同子集构建多个决策树（一个森林）。同样，想法仍然是一样的，几个组合...

决策树和随机森林在机器学习领域都是重要的分类和回归算法，但它们在多个方面存在显著的差异。

决策树（Decision Tree）是一种常用的监督学习算法，它能够从一组无序、无规则的数据中推理出决策规则，并以树形图的结构展示这些规则。决策树模型既可以是二...

在机器学习和数据科学中，过拟合（Overfitting）和对噪声敏感（Sensitivity to Noise）是两个常见的概念，它们都与模型在训练数据上的表现...