在学习机器学习决策树算法时，想把决策树算法生成的模型使用画图的方式展示出来，遇到如下图的报错：

前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。本文围绕这一细节加以简单介绍和分享。...

目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！），而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都...

今天要介绍的是一个应用非常广泛的机器学习模型——决策树。首先从一个例子出发，看看女神是怎样决策要不要约会的；然后分析它的算法原理、思路形成的过程；由于决策树非常有价值，还衍生出了很多高级版本。决策树是机器学习...

1、对于分类问题，最终结果等于在决策树预测结果中出现次数最多的类别。直观上，可以将每个决策树想象成一个人，而随机森林想象成一场投票，通过少数服从多数的原则取的最终的结果。...

随机森林（Random Forest，简称RF），通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。...

决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归，算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一...

2021年11月，来自哈佛医学院波士顿儿童医院的Sheng He和麻省综合医院的Yanfang Feng等人，在药学顶尖杂志Adv Drug Deliver Rev（药物递送领域，2020年影响因子15.47）发表综述，整理和分析了AI在传染病药物递送方面的现状、挑战...

这是最有名错误判断，现在的教科书几乎已经不再有这样的结论，但如果看15年、20年前的机器学习教科书，会有一个很有趣的结论：神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾的，深度学习现在大家比拼的不是神经网络能...

​ 我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型...