随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展。电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。...

本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。

有时候，我们可能想用Python绘制决策树，以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一，因为我们可以看到如何正确地作决策。...

实践证明，根本原因分析（RCA）是六西格玛管理方法的一项宝贵技能。但是，我们如何使用根本原因分析达到最佳效果？什么工具对这项任务最有帮助呢？这就不得不提“决策树”了。这种方法在原因和结果之间进行分支，以说明选择的结果...

团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的...

这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。...

前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容，用到了很多R包，虽然达到了目的，但是内容太多了，不太容易记住。

Scikit-learn的包是机器学习使用的最全也是实用的包，封装了许多机器学习算法，包括各种分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等许多方面的内容，提供了相当于黑盒的接口，非常适合初学者使用。...

01 GBDT和XGBoost的原理介绍02 GBDT和XGBoost的异同点分析03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？04 GBDT的评估与调参思路05 XGBoost的评估与调参思路06 总结一下...

在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》这篇论文解释了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象——基于树的模型在分析表格...