例如，我们想要识别一些图片是不是猫，这就是一个二分类问题，因为答案只有是或不是两种可能。 多分类（Multi-Class Classification）： 表示分类任务中有多个类别。...梯度下降算法迭代更新 w 和 b 获取并验证最终参数：当算法收敛时，得到 和 ，并在验证集上检查模型性能。 构建最终模型：使用最终的 和 构建线性回归模型，用于新数据预测。...决策树回归（Decision Tree Regression）：决策树回归是一种基于树结构的回归方法，它通过构建决策树来划分数据空间，并在每个叶节点上拟合一个简单的模型（如常数或线性模型）。...随机森林回归（Random Forest Regression）：随机森林回归是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果组合起来来提高回归性能。...K最近邻（KNN）：K最近邻是一种基于实例的学习算法，它根据输入样本的K个最近邻样本的类别来确定输入样本的类别。KNN算法简单且无需训练阶段，但在处理大规模数据集时可能效率较低。
现在银行想了解一下那些拖欠货款者的客户具体有哪些特征，并且想构建一个模型，用于评估新的货款者的拖欠货款风险的评估。数据如下所示。...第一步：指定因变量。 将目标变量“违约”选入因变量中，由于“违约”变量可以取两个值“是”或“否”，现在我们要分析“是”这一类客户的特征，所以“类别”中指定目标类，即勾选“是”，然后继续。...如果想要评估每个客户违约的概率，可以在“保存”中勾选预测概率。 第五步：解读分析结果。 在输出结果中有三个主要内容值得重视：决策树、收益表、混淆矩阵。 首先是决策树，可以看出整个决策树的构成。...注：此概率值其实就是前面收益表中的响应率（即节点的查准率）。 第七步：应用模型 上述模型已经构建好后，即可以应用。...当一个新用户来申请货款时，可以应用此模型，将新客户的属性输入模型，看其最后分类位于哪个子节点，并计算其拖欠货款的概率。 拖欠概率越大，表示越有可能拖欠货款。
决策树(Decision Tree)是一个具有树形结构的分类和预测工具，其中的每个内部节点表示对属性的测试，每个分支代表测试的结果，并且每个叶子节点（终端节点）都有一个类别标签。...你是否思考过我们如何得到类似于上图的决策树，下面我将使用天气数据集对此进行解释。 在此之前，我将解释一下相关的术语。 熵(Entropy) 在机器学习中，熵是对正在处理的信息中随机性的一种度量。...基尼不纯度的下界为0，如果数据集仅包含一个类别，那么基尼不纯度则为0。 有很多算法可以构建决策树。它们分别是： 1....第一步，我们必须为决策树找到父节点。为此，有以下步骤： 1. 计算类别变量（即因变量）的熵。...现在我们的数据如下所示： 由于在天气预报（Outlook）特征为多云（overcast）时，因变量的结果仅仅有“Yes”这一种类别，因此我们可以将其设置为“Yes”。
（作者Bio：SebastianRaschka）中提到，在日常机器学习工作或学习中，当我们遇到有监督学习相关问题时，不妨考虑下先用简单的假设空间（简单模型集合），例如线性模型逻辑回归。...比如我想分成K类，那么就将其中一类作为positive），因此我们还是需要为每个类训练一个支持向量机。相反，决策树与随机深林则可以毫无压力解决多类问题。 （3）比较容易入手实践。...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。...决策树中最常用的四种算法： 基尼系数（Gini Index） 基尼系数指出：我们从总体中随机挑选两个样本，如果总体是纯的，那么这两个样本是同类别的概率为1。...通过计算每个节点的Success和Failure的所有卡方总和计算一个分裂的卡方。 信息增益（Information Gain） 观察下面的图像，想一下哪个节点描述起来更加容易。
语法介绍 CART决策树是一个非常优秀的数据挖掘模型，它既可以解决离散型因变量的分类问题，也可以处理连续型因变量的预测问题，而且该算法对数据的分布特征没有任何的要求。...Python中的sklearn模块选择了一个较优的决策树算法，即CART算法，它既可以处理离散型的分类问题（即分类决策树），也可解决连续型的预测问题（即回归决策树）。...0.21版本以剔除； class_weight：用于指定因变量中类别之间的权重，默认为None，表示每个类别的权重都相等；如果为balanced，则表示类别权重与原始样本中类别的比例成反比；还可以通过字典传递类别之间的权重差异...接下来利用这个参数值，构建回归决策树，代码如下： # 构建用于回归的决策树 CART_Reg = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth = 20, min_samples_leaf...长按扫码关注我
当数据集的因变量是离散值时，可以采用CART分类树进行拟合，用叶节点概率最大的类别作为该节点的预测类别。 当数据集的因变量是连续值时，可以采用CART回归树进行拟合，用叶节点的均值作为该节点预测值。...为了大家对CART树有一个更清晰的理解，先放一张理解图： ? 从上图知CART决策树分为分类CART树和回归CART树，只是在特征选择时一个采用基尼指数，一个采用残差平方和。...首先求特征A1的基尼指数，A1中有三个类别：青年、中年、老年，样本数量都是5，根据公式 ?...其实剪枝分为预剪枝和后剪枝，预剪枝是在构建决策树的过程中，提前终止决策树的生长，从而避免过多的节点产生。但是由于很难精确判断何时终止树的生长，导致预剪枝方法虽然简单但实用性不强。...后剪枝是在决策树构建完成之后，通过比较节点子树用叶子结点代替后的误差大小，如果叶子结点合并后误差小于合并前，则进行剪枝，否则不剪枝。
分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。...决策树是一种监督式的学习方法，产生一种类似流程图的树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。...决策树的构建步骤 决策树构建的主要步骤有三个：第一是选择适当的算法训练样本构建决策树，第二是适当的修剪决策树，第三则是从决策树中萃取知识规则。...如果一个训练数据中有20个特征，那么选取哪个做划分依据？这就必须采用量化的方法来判断，常用的量化划分方法是“信息论度量信息分类”。...此列的类型依赖于训练时使用的因变量的类型。 如果type = 'prob'，每个因变量对应多列，每列表示因变量的一个可能值。
如果 K=1，新案例就直接被分到离其最近的案例所属的类别中。有时候，使用 KNN 建模时，选择 K 的取值是一个挑战。 更多信息：K – 最近邻算法入门（简化版） ?...朴素贝叶斯使用了一个相似的方法，通过不同属性来预测不同类别的概率。这个算法通常被用于文本分类，以及涉及到多个类的问题。 ? 6、决策树 这是我最喜爱也是最频繁使用的算法之一。...令人惊奇的是，它同时适用于分类变量和连续因变量。在这个算法中，我们将总体分成两个或更多的同类群。这是根据最重要的属性或者自变量来分成尽可能不同的组别。想要知道更多，可以阅读：简化决策树。 ?...因此，每一次你用墙壁来分隔房间时，都是在尝试着在同一间房里创建两个不同的总体。相似地，决策树也在把总体尽量分割到不同的组里去。 更多信息请见：决策树算法的简化 Python代码 ?...每一个数据点与距离最近的质心形成一个集群，也就是 k 个集群。 根据现有的类别成员，找出每个类别的质心。现在我们有了新质心。 当我们有新质心后，重复步骤 2 和步骤 3。
监督学习 该算法由一个目标变量/结果变量(或因变量)组成，该变量由一组给定的预测变量(自变量)中预测而来。我们利用这些变量集生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。...请看下面这个例子，我们已经找到了最佳拟合曲线是y=0.2811x+13.9，因此当我们已知人的身高时可以通过该方程求出该人的体重。 ? 线性回归分为一元线性回归和多元线性回归。...因此，每次你用墙壁来分隔房间时，其实都是在尝试在同一间房间创建两个不同的总体。决策树的工作机制也十分相似，即把总体尽可能地分到不同的组里去。...于是： P(会玩|晴朗)=0.33*0.64/0.36=0.60 天气晴朗时玩家会玩耍有更大的概率。 朴素贝叶斯使用了一个相似的方法，通过一些不同的属性来预测不同类别的概率。...如果k等于1，那么新案例就直接被分到离它最近的案例所属的类别中。有时候，使用kNN建模时选择k值是一个挑战。
树的终端节点“叶节点”（Leaf Node），表示分类结果的类别（Class），每个内部节点表示一个变量的测试，分枝（Branch）为测试输出，代表变量的一个可能数值。...决策树的构建步骤 决策树构建的主要步骤有三个：第一是选择适当的算法训练样本构建决策树，第二是适当地修剪决策树，第三则是从决策树中萃取知识规则。...决策树学习主要利用信息论中的信息增益（Information Gain），寻找数据集中有最大信息量的变量，建立数据的一个节点，再根据变量的不同值建立树的分枝，每个分枝集中重复建树的下层结果和分枝的过程，...一个用决策树构建的垃圾邮件过滤器可以很容易地判断出：“online”和“pharmacy”在分开时并不代表垃圾信息，担当它们组合在一起时则为垃圾信息。...此列的类型依赖于训练时使用的因变量的类型。 如果type = 'prob'，每个因变量对应多列，每列表示因变量的一个可能值。
斜率表示这个关系的斜度，截距表示直线和轴的交点。那么，当我们有了这条直线后，如果有新的房子大小，我们就可以用这个方程来预测它的价格。...以下是ChatGPT给出的答复： 当使用scikit-learn库构建决策树时，可以通过DecisionTreeClassifier类来实现。...下面是一个简单的例子，展示如何使用iris数据集中的petal length (cm)和petal width (cm)作为自变量，target作为因变量来构建决策树。...接着，将数据集划分为训练集和测试集，使用DecisionTreeClassifier类创建一个决策树模型，并在训练集上训练模型。最后，在测试集上进行预测，并计算模型的准确率。...如果想对生成的决策树进行可视化，在ChatGPT继续提问。在ChatGPT输入以下问题：如何对决策树进行可视化，不需要再重复建模。
无论是分类还是回归，都是想建立一个预测模型 H，给定一个输入 x, 可以得到一个输出 y:y=H(x) 不同的只是在分类问题中, y 是离散的; 而在回归问题中 y 是连续的。...正则化中我们将保留所有的特征变量，但是会减小特征变量的数量级（参数数值的大小θ(j)）。这个方法非常有效，当我们有很多特征变量时，其中每一个变量都能对预测产生一点影响。...详细讲解：机器学习算法之集成算法 决策树算法 决策树学习使用一个决策树作为一个预测模型，它将对一个 item（表征在分支上）观察所得映射成关于该 item 的目标值的结论（表征在叶子中）。...当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的典型值。...给定一组训练事例，其中每个事例都属于两个类别中的一个，支持向量机（SVM）训练算法可以在被输入新的事例后将其分类到两个类别中的一个，使自身成为非概率二进制线性分类器。
编译 | AI科技大本营 参与 | 王珂凝 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】现在，不管想解决什么类型的机器学习（ML）问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。...▌回归树和随机森林 随机森林 决策树是一种直观的模型，它通过遍历树的分支并根据节点的决策选择下一个分支进行遍历。...构建决策树旨在分割可能创建纯度子节点的属性，这将会尽可能的减少对数据集中的所有实例进行分类所需要的分割次数。纯度是通过信息增益来衡量的，这涉及到为了进行正确的分类而需要知道有多少以前没有的实例。...随机森林是一个简单的决策树的集合，输入向量在多个决策树上运行。对于回归问题，所有决策树的输出值都是平均的；对于分类问题，使用一个投票方案来确定最终的类别。...▌结语 机器学习中有一种定理叫做“没有免费的午餐”：并不存在一个能够解决所有问题的机器学习算法。机器学习算法的性能在很大程度上依赖于数据大小和数据结构。
决策节点：当一个子节点分裂成更多的子节点时，它就是决策节点； 叶子（终端）节点：不能再进行分裂的节点被称为叶子（终端）节点； 剪枝：当我们删除决策节点的子节点时，这一过程被称为剪枝，你也可以把它理解过分裂的反过程...： 因变量为连续的值时，用回归树；因变量为分类时，用分类树； 使用回归树时，叶子节点的输出是落在该区域训练数据观察值的均值。...因此，如果有一个未知的数据观察值落进该区域，我们会根据均值计算它的预测值； 使用分类树时，叶子节点的输出是落在该区域训练数据观察值所属的类别。...其中前者是在决策树的构建过程中同时进行的，我们需要预先定义一个阈值，当分裂的信息增益小于阈值时，决策树会通过剪枝停止生长。...甚至是高度复杂的，那树形结构模型性能更好； 如果你要构建一个易于解释的模型，那决策树会是首选。
我选择了前者，同时在学习过程中我发现了一些使用R的好处： 用R语言编码非常的简单； R是一个免费的开源软件，同时它可以直接在官网上下载； R语言中有来自于全世界爱好者贡献的即时访问超过7800个用于不同计算的...创建变量时使用想创建一个变量x计算7和8的总和，如下： ? 特别的，一旦我们创建一个变量，你不再直接得到的输出，此时我们需要输入对应的变量然后再运行结果。...2、图形表示 当使用图表来表示时，我想大家会更好的了解这些变量。一般来讲，我们可以从两个方面分析数据：单变量分析和双变量分析。对于单变量分析来讲较为简单，在此不做解释。...在这里我将使用substr()和gsub()函数来实现提取和重命名变量。 ? 当然，你也可以试着去增加一些新变量帮助构建更好的模型，但是，增加新变量时必须使它与其他的变量之间是不相关的。...通过交叉验证技术来构建较复杂的模型时可以使模型不容易出现过度拟合的情况。（关于交叉验证读者可自行查阅）另外，，决策树使用参数CP来衡量训练集的复杂性和准确性。
生活中有垃圾分类，也有物品的好坏分类，在这个世界上凡事存在的东西，我们都会给它定义一个属性，人也不例外，有好人坏人之称，也有穷人富人之别，一个事物可以被定义多个属性。 ...分类方法的定义：分类分析的是根据已知类别的训练集数据，建立分类模型，并利用该分类模型预测未知类别数据对象所属的类别。...分类器 分类的实现方法是创建一个分类器（分类函数或模型），该分类器能把待分类的数据映射到给定的 类别中。...：对大量数据，有效的构建模型的能力 可解释性：学习模型提供的理解和洞察的层次 常见的分类算法 逻辑回归（尽管是回归的算法但实际上是完成分类的问题） 决策树（包括 ID3 算法、 C4.5 算法和 CART...分类也是一个常见的预测问题，这个分类解决的问题与生活中分类问题基本一致，比如我们会根据天气的情况决定是否出行，这里面的天气情况就是因变量特征值，出行与否就是因变量标签值，分类算法是将我们思考的过程进行了自动化或半自动化
然而，经过一番努力的探究和思考后，我们可以提出很多不错的机器学习问题，而当我们试图回答和分析这些问题时，就可以很好地揭示问题更深层次的内涵。基本上，这些问题可能有助于我们摆脱上面所说的那堆问题。...我们并非只想一直对数据集进行操作，我们想更加深入地研究机器学习技术的特性、奇怪的地方以及复杂的细节，并最终能够很好地接受它们。...我在 95% 的置信区间下构建了一个线性回归模型。这是否意味着我的模型参数对于试图近似的函数有 95% 的概率是真实的估计值？（提示：这实际上意味着在 95% 的试验情况下...） 2....哪个模型结构的表示能力更强大？（例如，它可以精确地表示一个给定的布尔函数），是一个单层感知机还是一个两层的决策树？（提示：以异或函数为例） 4....（提示：矩阵乘法的时间复杂度...） 10. 难道你不认为时间序列是一个非常简单的线性回归问题，它仅仅有一个因变量和一个自变量（时间）？
在一个数据挖掘问题中,变量可以分为自变量和因变量,规则是以自变量为输入,以因变量为输出的结果,由此对数据挖掘问题,就把自变量定义为X,把因变量定义为Y。...第三是预测估计，集根据对象的连续数据因变量，通过围绕已知的维度，构建出预测因变量的模型，从而对因变量未知的对象进行估计。...决策树VS朴素贝叶斯 决策树的规则生成算法是将对象按照相关的特诊变量进行依次拆分，在拆分中不断迭代条件，最终划分为最终的类别。...决策树的划分过程，就像是一个树一样，从根节点触发，依次开支散叶，最终形成分类准则。...用预测估计知道得奖概率 在这个例子中，共有7个变量，其中过去得奖是作为0-1因变量存在，1表示得奖，0表示未得奖。在自变量中有另外6个变量。
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