深度学习分类算法系列之 -决策树
决策树的理解：决策树是一种一种类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。例如：决策树包含三种结点，并用含属性值标记（比如上图中的晴，雨，云）...
ENVI软件中决策树分类和监督分类算法比较
概述 本次实验采用多源遥感影像数据,结合ENVI遥感影像处理软件,建立面向对象决策树、自动阈值决策树的规则,实现决策树分类,并对分类结果做精度评价,最后将决策树分类方法与传统监督分类方法进行比较,简要分析了这两类分类方法的优劣。 分类方法 面向对象决策树分类,又称基于专家知识决策树分类,...
Python数据挖掘入门与实践 第三章 用决策树预测获胜球队（二） 随机森林(RandomForest)
紧接上文，我们来看一下，决策树在训练数据量很大的情况下，能否得到有效的分类模型。我们将会为决策树添加球队，以检测它是否能整合新增的信息。虽然决策树能够处理特征值为类别型的数据，但scikit-learn库所实现的决策树算法要求先对这类特征进行处理。用LabelEncoder转换器就能把字符串类型的球...
Python 线性SVM决策过程的可视化
# 1、导入需要的模块from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.svm import SVCimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 2、实例化参数，可视化数据集X,y = m...
算法学习——决策单调性优化DP
update in 2019.1.21 优化了一下文中年代久远的代码 的格式……什么是决策单调性？在满足决策单调性的情况下，通常决策点会形如1111112222224444445555588888.....即不可能会出现后面点的决策点小于前面点的决策点这种情况。那么这个性质应该如何使用呢？1，二分。...
4.3.1有监督学习（三） - 决策树（Decision Tree） - 剪枝（Pruning）
简介决策树是与有监督学习中的常用方法。决策树的算法多见于分类问题中，即我们常说的分类树（Classification Tree）；少数情况下，决策树也可以用于连续问题，即回归树（Regression Tree）。若构建决策树的自变量过多，会产生高维度、过拟合等问题，因此，需要在全树的基础上进行剪枝，...
18、【易混淆概念集】第十一章2 实施定量风险分析 模拟、敏感性分析、决策树分析 风险应对策略 消极/威胁应对策略 积极/机会风险应对策略 开拓和提高的区别
本讲主要介绍PMBOK第十一章中的重要知识点，帮助你进一步理解。本节目录一、实施定量风险分析二、风险应对策略 一、实施定量风险分析【出处】PMBOK P428，11.4 实施定量风险分析。作用量化整体项目风险敞口，并提供额外的定量风险信息，以支持风险应对规划。并非所有项目都需要实施定量风险分析，定量...
帆软内置数据集实现决策报表联动——多数据集、多参数
场景之前博客实现了，单个数据集实现决策报表图之间的联动，但，现在两个联动报表的数据来源于两个内置数据集。效果如下：实现方法：1）多数据集实现柱状图参考：https://blog.csdn.net/leinminna/article/details/1057176432）中间表筛选数据同时将两个数据集...
帆软内置数据集实现决策报表联动
1 场景现在有生产产量（柱状图）和月产量（饼图），需要点击生产产量中的某月中的某类型的柱子，查询该月、该类型下的所有信息，展示在月产量（饼图）中。传递的参数是月份（1-12月）、类型（铸轧生产产量、冷轧生产产量）。要求：使用帆软内置数据集实现该决策报表的点击联动。2 问题1）传参数通常是采用mysq...
智能风控平台之决策引擎介绍
前言：最近刚接触了决策引擎，所以搜了一点关于决策引擎的资料看，下面针对资料进行回溯。part one本part 主要讲解了现在市面上主流风控决策引擎产品包含的核心功能模块，其中主要是规则、评分卡、表达式、模型、决策流等功能模块。互联网金融的兴起，金融科技向传统金融渗透，智能风控平台应运而生。决策引擎...
Navicat 12| 乱码问题解决策略(完全乱码 和 新建查询窗口乱码 和 表格乱码)[带图]
参考博客原址：https://blog.csdn.net/qq_37597345/article/details/83106983[1].完全乱码问题最近在ubuntu系统上安装了Navicat，刚开始发现都是方框乱码。我在网上找了看了相关博客，大体的解决思路是：在软件安装目录下找到start_na...
c#与matlab混合编程 调用机器学习工具箱 决策树
首先是在 matlab 中训练模型，代码如下clear all;clc;%加载训练 测试数据y_valid = load('shuju/valid_data_label4.mat');y_valid = y_valid.valid_data_label4;x_valid = load('valid...
3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花
前面我们简单学习了线性回归、逻辑回归，不知道有没有做一个总结，那就是什么时候该用逻辑回归？从结果来观察，可以看到，线性回归的过程就是在找那个合适的方程，来尽量满足你的每行数据。即Y=ax + bx^2 + …….通过算法来寻找合适的a、b、c。一般来说，线性回归适用于最终结果和各属性之间有数值上的关...
julia语言中的决策树
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，它呈现出一种树形结构，可以直观地展示决策的过程和结果。在决策树中，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别或者具体的数值。决策树的主要优点是模型具有可读性，分类速度快。 主要算法 构...
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（四）：分类分析-决策树
教程传送门：SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（一）：背景及软件简介SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（二）：数据描述性统计与可视化SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流...
【数据挖掘】决策树
一、分类与预测1、分类：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值（离散值）。 2、预测：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值（连续值）。 3、常见的方法 基于统计的方法 基于距离的方法基于决策树的方法（最广泛） 基于神经网络的方法二、决策树的基本原理构建决策树的基本过程： 构建决策树； 求见...
数据挖掘笔记——决策树
1.介绍 决策树是一种目标函数为离散值的学习方法(区别于回归)，学习到的函数可以用树形表示也可以使用if-then规则来增加可读性。 什么时候考虑使用决策树：(1)实例可以描述为属性-值对，即监督学习 ...
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例
(1) 创建机器学习所需环境python版本为Python 3.6.2**NumPy：**用于使用Python进行数值处理。**PIL：**一个简单的图像处理库。**scikit-learn：**包含我们今天要介绍的机器学习算法。Keras和**TensorFlow：**深度学习，后续使用，本篇博客...
VS控制窗口一闪而过的解决策略（有图）
VS2010/2013调试窗口一闪而过解决方法若此时进行的操作是编译（F5），可先运行程序（Ctrl+F5），若仍然一闪而过，用下面方法解决。方法一：1.若是C++文件，在程序最后写一句（return之前）添加：system("pause"); 2.若是C文件，首先在程序头添加头文件：#inc...
玩转Quick BI查询控件，分分钟提高决策效率
情景再现：现在有某大型连锁超市的一整年的经营数据，分析师要将这些数据以一张报表的形式呈现给不同的人来看，分别是公司的CXO，业务线的管理者还有一线的业务人员。显然，这些人关注的核心数据是不一样的。CXO作为公司的决策层，会关注这个连锁超市整体的经营业绩还有重点业务的经营分析，为整个公司的日常决策找到...