我们目前为止已经学过了好几个模型，光决策树的生成算法就有三种。但是我们每次进行分类的时候，每次都是采用一个模型进行训练和预测。我们日常在做一个决策的时候，往往会咨询好几个人，综合采纳他们的意见。那么有没有可能...

本文以银行贷款数据为案例，对是否批准顾客贷款申请的决策过程进行了算法构建，并对比了决策树与随机森林两种机器学习算法之间的异同及各自的优劣。...

XGBoost简介在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇...

特征提升特征抽取使用CountVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试使用TfidfVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试.分别使用Cou...

使用多种用于评价分类任务性能的指标,在测试数据集上对比单一决策树(DecisionTree)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)以及梯度提升决策树(Gradient Tree Boosting)的性能差异。...

小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器...

决策树是最重要的机器学习算法之一，其可被用于分类和回归问题。本文中，我们将介绍分类部分。

在现实生活中，常常采用集体智慧来解决问题。那么在机器学习中，能否将多种机器学习算法组合在一起，使计算出来的结果更好呢？这就是集成算法的思想。集成算法是提高算法准确度的有效方法之一，本文将会介绍以下几种算法：...

以下技术大多数已经发展了较长时间（在过去10年中），其中大部分缺点已经得到弥补，因此更新后的技术已经远不同于其原始版本，性能也大为提高。但通常情况下，这些有弊端的技术仍然被广泛使用。...

决策树自上而下，对样本数据进行树形分类的过程。决策树由结点和有向边组成。结点又分内部结点和叶结点。每个内部结点表示一个特征或属性，叶子结点表示类别。从顶部开始，所有样本聚在一起，经过根结点的划分，样本分入不同的...