Публикации по теме 'decision-tree'
Наука о данных: создание дерева решений в Rust с помощью SmartCore и DataFusion.
Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — apply.math.coding Получите доступ ко всем моим историям и тысячам других на Medium от других авторов. По моему глубокому убеждению, Medium — это… medium.com
Эта история является частью моей серии Наука о данных .
Основы гиперпараметров ансамбля и классификатора LightGBM
Привет Читатель! LightGBM, XGBoost и Catboost являются одними из самых известных алгоритмов дерева решений с градиентным усилением.
Объединение: означает объединение нескольких деревьев в одну единую модель. Но подождите... Зачем нам несколько деревьев, а не одно большое дерево? Ответ заключается в том, что вариативность многих простых/слабых и особенно нелинейных обучающихся может вместе превзойти одного (и, как правило, слишком приспособленного) сложного/сильного..
Давайте изучим ML: подробное руководство по алгоритму дерева решений
В первой части мини-серии #LetsLearnML мы рассмотрим алгоритм дерева решений и поймем его применение в ключевых случаях использования в бизнесе.
Деревья решений обычно определяются как тип контролируемого обучения, используемый для классификации и регрессионного анализа. Они используют древовидную структуру узлов, ветвей и листьев для моделирования решений и их последствий. Кроме того, они непараметрические , что означает, что они не делают никаких предположений о распределении..
День 13 #DataScience28: деревья решений и случайные леса
Деревья решений и случайные леса — популярные алгоритмы в области машинного обучения, используемые как для задач классификации, так и для задач регрессии. Эти алгоритмы широко используются в реальных приложениях, таких как кредитный скоринг, медицинская диагностика и прогнозирование фондового рынка.
Что такое деревья решений?
Дерево решений — это древовидная модель, которая делает прогноз, разбивая проблему на более мелкие и простые подзадачи. В каждом узле дерева решение..
Делюсь своим опытом решения задачи классификации
Делюсь своим опытом решения задачи классификации
2. Использование деревьев решений «следующего уровня»
Как уменьшить количество предикторов и переменных сегментов
Это третья статья из серии о деревьях решений. До сих пор мы обсуждали, как строить прогностические модели с использованием деревьев решений и ансамблей деревьев . Хотя это основное применение этих методов, мы можем использовать их не только для прогнозирования. В этом посте я расскажу о двух дополнительных способах использования деревьев решений, которые могут вывести вашу аналитическую работу на новый уровень.
Машинное обучение: деревья решений
В этом блоге рассказывается о другом интересном алгоритме машинного обучения, называемом деревьями решений, и его математической реализации.
В каждый момент нашей жизни мы принимаем какие-то решения, чтобы двигаться дальше. Точно так же этот алгоритм машинного обучения также принимает те же решения в отношении предоставленного набора данных и определяет наилучшее разделение или решение на каждом этапе, чтобы повысить точность и принять лучшие решения. Это, в свою очередь, помогает в..
