- 1 简介决策树中的 CART 分类回归树CART（ Classification And Regression Trees 分类与回归树）模型是一种用于分类和回归任务的决策树算法，是决策树算法的一种变体。它可以处理分类和回归任务。 Scikit-Learn 使用分类与回归树 （CART） 算法来训练决策树（也称为“增长”树）。CART 于 1984 年由 Leo Breiman、Jerom... 1 简介决策树中的 CART 分类回归树CART（ Classification And Regression Trees 分类与回归树）模型是一种用于分类和回归任务的决策树算法，是决策树算法的一种变体。它可以处理分类和回归任务。 Scikit-Learn 使用分类与回归树 （CART） 算法来训练决策树（也称为“增长”树）。CART 于 1984 年由 Leo Breiman、Jerom...
- 1 简介闲聊通常是随意和轻松的，可以帮助打破僵局，但它不一定能帮助与某人建立深厚的知识纽带。无论是与您的朋友、同事还是AI助手，进行有意义的对话对于建立牢固的联系都很重要。 “有意义的对话有助于我们更好地了解自己和周围的人。它们涉及分享我们自己的重要方面，并积极倾听、验证和与他人建立联系， 叶史瓦大学临床心理学家兼教授 Sabrina Romanoff， PsyD 。在本文中，我们分享了... 1 简介闲聊通常是随意和轻松的，可以帮助打破僵局，但它不一定能帮助与某人建立深厚的知识纽带。无论是与您的朋友、同事还是AI助手，进行有意义的对话对于建立牢固的联系都很重要。 “有意义的对话有助于我们更好地了解自己和周围的人。它们涉及分享我们自己的重要方面，并积极倾听、验证和与他人建立联系， 叶史瓦大学临床心理学家兼教授 Sabrina Romanoff， PsyD 。在本文中，我们分享了...
- 1 简介决策树的叶子结点通常是结论。“提问游戏”是一种经典的推理游戏，它与机器学习中的决策树算法在思维方式和结构上有诸多相似之处。本文是对提问游戏思维的深入分析，并结合决策树算法进行对比，说明它们的相似之处。 2、提问游戏的基本思维逻辑游戏规则简介：玩家A心中想一个事物（比如“老虎”），玩家B通过最多20个“是/否”问题来猜出是什么。关键：问题的设计需最大限度缩小可能性范围，每个问题都像是... 1 简介决策树的叶子结点通常是结论。“提问游戏”是一种经典的推理游戏，它与机器学习中的决策树算法在思维方式和结构上有诸多相似之处。本文是对提问游戏思维的深入分析，并结合决策树算法进行对比，说明它们的相似之处。 2、提问游戏的基本思维逻辑游戏规则简介：玩家A心中想一个事物（比如“老虎”），玩家B通过最多20个“是/否”问题来猜出是什么。关键：问题的设计需最大限度缩小可能性范围，每个问题都像是...
- 1 简介决策树中的 CART 分类回归树CART（ Classification And Regression Trees 分类与回归树）模型是一种用于分类和回归任务的决策树算法，是决策树算法的一种变体。它可以处理分类和回归任务。 Scikit-Learn 使用分类与回归树 （CART） 算法来训练决策树（也称为“增长”树）。CART 于 1984 年由 Leo Breiman、Jerom... 1 简介决策树中的 CART 分类回归树CART（ Classification And Regression Trees 分类与回归树）模型是一种用于分类和回归任务的决策树算法，是决策树算法的一种变体。它可以处理分类和回归任务。 Scikit-Learn 使用分类与回归树 （CART） 算法来训练决策树（也称为“增长”树）。CART 于 1984 年由 Leo Breiman、Jerom...
- 1 简介我们继续讨论以下问题，尝试使用信息论方法分析： 有一栋大楼有256栈灯，由于施工时的失误每个灯的控制，一共256个开关被安装到了总控室，每个灯都可以被控制开关正确点亮， 现在我们准备了不限量的贴纸标签，如何利用这些标签在最短的奔波过程后完成对控制开关和灯的一对一关联？详细给出该问题的分析步骤问题简化有256个灯和256个开关，未知每个开关控制哪个灯。你可以自由切换开关，但无法在... 1 简介我们继续讨论以下问题，尝试使用信息论方法分析： 有一栋大楼有256栈灯，由于施工时的失误每个灯的控制，一共256个开关被安装到了总控室，每个灯都可以被控制开关正确点亮， 现在我们准备了不限量的贴纸标签，如何利用这些标签在最短的奔波过程后完成对控制开关和灯的一对一关联？详细给出该问题的分析步骤问题简化有256个灯和256个开关，未知每个开关控制哪个灯。你可以自由切换开关，但无法在...
- 1 简介决策树是一个图表，显示了不同的选择及其可能的结果，可帮助轻松做出决策。本文是关于决策树是什么、它们如何工作、它们的优缺点以及它们的应用。首先看一个问题： 有一栋大楼有256栈灯，由于施工时的失误每个灯的控制， 一共256个开关被安装到了总控室， 每个灯都可以被控制开关正确点亮， 现在我们准备了不限量的贴纸标签， 如何利用这些标签在最短的奔波过程后完成对控制开关和灯的一对一... 1 简介决策树是一个图表，显示了不同的选择及其可能的结果，可帮助轻松做出决策。本文是关于决策树是什么、它们如何工作、它们的优缺点以及它们的应用。首先看一个问题： 有一栋大楼有256栈灯，由于施工时的失误每个灯的控制， 一共256个开关被安装到了总控室， 每个灯都可以被控制开关正确点亮， 现在我们准备了不限量的贴纸标签， 如何利用这些标签在最短的奔波过程后完成对控制开关和灯的一对一...
- 1 Logistic Regression（逻辑回归模型）Logistic Regression是大家非常熟悉的基本算法，其作为经典的统计学习算法几乎统治了早期工业机器学习时代。这是因为其具备简单、时间复杂度低、可大规模并行化等优良特性。在早期的CTR预估中，算法工程师们通过手动设计交叉特征以及特征离散化等方式，赋予LR这样的线性模型对数据集的非线性学习能力，高维离散特征+手动交叉特征构成... 1 Logistic Regression（逻辑回归模型）Logistic Regression是大家非常熟悉的基本算法，其作为经典的统计学习算法几乎统治了早期工业机器学习时代。这是因为其具备简单、时间复杂度低、可大规模并行化等优良特性。在早期的CTR预估中，算法工程师们通过手动设计交叉特征以及特征离散化等方式，赋予LR这样的线性模型对数据集的非线性学习能力，高维离散特征+手动交叉特征构成...
- 基于随机森林算法的空气质量污染预测介绍 (Introduction)空气质量是影响人类健康和环境的重要因素。随着工业化和城市化进程的加速，空气污染问题日益突出。对未来空气质量进行准确预测，对于环境保护、公共健康预警和政府决策具有重要意义。空气质量预测是一个复杂的任务，它受到多种因素的影响，包括污染物排放、气象条件（如温度、湿度、风速、风向）、地形、时间因素（如日期、小时）等。机器学习算法因其... 基于随机森林算法的空气质量污染预测介绍 (Introduction)空气质量是影响人类健康和环境的重要因素。随着工业化和城市化进程的加速，空气污染问题日益突出。对未来空气质量进行准确预测，对于环境保护、公共健康预警和政府决策具有重要意义。空气质量预测是一个复杂的任务，它受到多种因素的影响，包括污染物排放、气象条件（如温度、湿度、风速、风向）、地形、时间因素（如日期、小时）等。机器学习算法因其...
- 随机森林：集成学习的利器在机器学习的广阔天地中，随机森林以其卓越的性能和广泛的应用而备受瞩目。作为一种集成学习算法，随机森林通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行综合，从而获得比单一决策树更准确、更稳定的预测结果。本文将深入探讨随机森林的原理、优势以及代码实现。一、随机森林的原理随机森林的核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。它通过构建多个决策树，并让每棵树专注于数据的不同方面，最终通过投... 随机森林：集成学习的利器在机器学习的广阔天地中，随机森林以其卓越的性能和广泛的应用而备受瞩目。作为一种集成学习算法，随机森林通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行综合，从而获得比单一决策树更准确、更稳定的预测结果。本文将深入探讨随机森林的原理、优势以及代码实现。一、随机森林的原理随机森林的核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。它通过构建多个决策树，并让每棵树专注于数据的不同方面，最终通过投...
- ● 线性回归（LinearRegression）：拟合自变量和因变量线性关系的统计分析方法，常用最小二乘法来求解参数。● 多项式回归（Polynomial Regression）：自变量次数大于1，但具体的次数选择往往要依靠经验，次数太高容易过拟合。 ● 朴素贝叶斯（NativeBayes，NB）：由贝叶斯公式得到的分类器，通过计算后验概率来分类。 ● 支持向量机（SupportVector... ● 线性回归（LinearRegression）：拟合自变量和因变量线性关系的统计分析方法，常用最小二乘法来求解参数。● 多项式回归（Polynomial Regression）：自变量次数大于1，但具体的次数选择往往要依靠经验，次数太高容易过拟合。 ● 朴素贝叶斯（NativeBayes，NB）：由贝叶斯公式得到的分类器，通过计算后验概率来分类。 ● 支持向量机（SupportVector...
- 1 简介ent 是一个简单但功能强大的 Go 实体框架，使其易于构建 维护具有大数据模型的应用程序，并遵循以下原则：轻松地将数据库架构建模为图形结构。将 schema 定义为编程 Go 代码。基于代码生成的静态类型。数据库查询和图形遍历很容易编写。使用 Go 模板轻松扩展和自定义。 2 Ent 与 GORM 对比分析主要区别 特性 Ent (Entity Framework) G... 1 简介ent 是一个简单但功能强大的 Go 实体框架，使其易于构建 维护具有大数据模型的应用程序，并遵循以下原则：轻松地将数据库架构建模为图形结构。将 schema 定义为编程 Go 代码。基于代码生成的静态类型。数据库查询和图形遍历很容易编写。使用 Go 模板轻松扩展和自定义。 2 Ent 与 GORM 对比分析主要区别 特性 Ent (Entity Framework) G...
- 1 简介作为最流行的经典机器学习算法之一，决策树的可解释性比其他算法更直观。CART算法经常用于构建决策树模型，它可能也是最常用的算法。当我们将 Scikit-Learn 库用于决策树分类器时，它是默认算法。用 scikit-learn 构建一个 CART 决策树模型；计算每个叶节点上“流失”类别的概率；根据概率阈值为每个叶节点打上模态标签： □ churn（必然流失，概率 > 0.9）... 1 简介作为最流行的经典机器学习算法之一，决策树的可解释性比其他算法更直观。CART算法经常用于构建决策树模型，它可能也是最常用的算法。当我们将 Scikit-Learn 库用于决策树分类器时，它是默认算法。用 scikit-learn 构建一个 CART 决策树模型；计算每个叶节点上“流失”类别的概率；根据概率阈值为每个叶节点打上模态标签： □ churn（必然流失，概率 > 0.9）...
- 1 简介模态逻辑（Modal Logic）是一种对“不确定性”、“可能性”、“必然性”等语义进行形式化推理的逻辑系统，它已经被广泛引入到现代人工智能（AI）、自然语言处理、知识表示与自动推理、博弈论、以及机器学习等领域。在数据科学中，模态逻辑与决策树（如 CART）结合使用，可以将“确定性计算”与“不确定性建模”融合，用于推理、决策支持或局部可信度评估。 2、模态逻辑的核心思想和计算目的基... 1 简介模态逻辑（Modal Logic）是一种对“不确定性”、“可能性”、“必然性”等语义进行形式化推理的逻辑系统，它已经被广泛引入到现代人工智能（AI）、自然语言处理、知识表示与自动推理、博弈论、以及机器学习等领域。在数据科学中，模态逻辑与决策树（如 CART）结合使用，可以将“确定性计算”与“不确定性建模”融合，用于推理、决策支持或局部可信度评估。 2、模态逻辑的核心思想和计算目的基...
- 标签（空格分隔）： 数据分析 CART 创建决策树做分类 # encoding=utf-8 from sklearn.model_selection import train_test_split... 标签（空格分隔）： 数据分析 CART 创建决策树做分类 # encoding=utf-8 from sklearn.model_selection import train_test_split...
- 在使用Graphviz进行决策树可视化的过程中遇到一个问题：export_graphviz似乎不支持中文，当feature_name包含中文时，导出的决策树pdf中文都是乱码。查了一些资料，说是要把源文件... 在使用Graphviz进行决策树可视化的过程中遇到一个问题：export_graphviz似乎不支持中文，当feature_name包含中文时，导出的决策树pdf中文都是乱码。查了一些资料，说是要把源文件...
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