Публикации по теме 'decision-tree'
Дерево решений против случайного леса
Этот блог посвящен результатам и наблюдениям за работой в Дереве решений и Случайном лесу.
Нажмите здесь , чтобы проверить код и условие проблемы.
Часть А:
Точность обеих моделей кажется довольно близкой. Но точность в случайном лесу немногим лучше, чем в дереве решений. Скорость на дереве решений кажется немного лучше, поскольку случайный лес должен рассчитывать для нескольких деревьев.
Часть Б:
Режим выбора значений:
Значения выбираются как раз в точке, где..
Дерево решений с нуля в Python
Да, вы правильно прочитали !! Дерево может принимать решения !!
Введение:
Когда мы реализуем алгоритм машинного обучения дерева решений с использованием sklearn, мы вызываем методы библиотеки sklearn. Следовательно, мы не реализуем алгоритм с нуля.
В этой статье мы будем реализовывать алгоритм дерева решений, не полагаясь на простую в использовании библиотеку sklearn Python. Цель этого поста - обсудить фундаментальную математику и статистику, лежащую в основе модели алгоритма..
Расширенные алгоритмы машинного обучения
В машинном обучении есть много алгоритмов, в которых мы сейчас видим, что такое случайный Форрест, деревья решений.
Что такое деревья решений?
Дерево решений — это метод контролируемого обучения, используемый для решения задач классификации и регрессии. Он принимает данные и по правилам принятия решений обеспечивает вывод. Вот простое дерево решений с конкретным выходом. Если человеку меньше 30 лет и он ест много пиццы, значит, он нездоров. Мы можем решить, насколько глубоким..
Нейронные ансамбли забывающего принятия решений (NODE) - современный алгоритм глубокого обучения для табличных…
Глубокое обучение произвело революцию во многих задачах машинного обучения из области компьютерного зрения, обработки естественного языка, обучения с подкреплением и т.д. разные алгоритмы повышения градиента , если интересно).
Интуитивно это странно, не правда ли? Нейронные сети - универсальные аппроксиматоры, и в идеале они должны иметь возможность аппроксимировать функцию даже в табличной области данных. Или может быть, но им нужен огромный объем данных, чтобы правильно изучить эту..
Все еще используете деревья решений в 2021 году?
Попробуйте его версию в 15 раз более мощную!
Что случилось, когда Бэтмен и Супермен объединились? Капитан Роджерс и Тони Старк (R.I.P) объединили свои силы? Гоку и Вегета? The Weeknd и Ариана Гранде о песне? Вы чувствуете силу, не так ли?
И что произойдет, если две мощные структуры данных объединятся друг с другом? (* добавить барабанную дробь *) та-да! Получаем нейронное дерево .
Введение в нейронные деревья
Начнем с того, что нейронное дерево, возможно,..
Реализация моделей машинного обучения в наборе данных Iris.
Мы обсуждали EDA в наборе данных Iris в последнем сообщении блога. Если вы еще не читали, посмотрите мой последний пост
В этом посте я попытаюсь реализовать различные модели машинного обучения и увидеть различия между ними и показатели точности.
Без дальнейших промедлений приступим к делу. Как обсуждалось в предыдущем посте, набор данных Iris содержит подробную информацию о характеристиках цветков ириса, таких как длина и ширина лепестков, длина и ширина чашелистиков, и они..
Использование случайных лесов для каталогизации мнений о моих глупых фильмах о Бэтмене, часть 1: деревья решений.
Примечание. Первоначально текст был написан в августе 2019 года, до выхода фильма "Джокер".
Клянусь, я собирался написать о чем-то важном.
Исследуя, как машинное обучение можно использовать для борьбы с бедностью, я наткнулся на несколько статей Всемирного банка, в которых описывается, как использование машинного обучения случайного леса может помочь повысить точность опросов по прогнозированию бедности. Я уже собирался писать на эту тему, когда понял, что понятия не имею, что такое..
