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决策树的训练与 保存 评分:

决策树模型的训练、调参;模型的 保存与调用。语言:PYTHON。
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决策树训练保存

决策树模型的训练、调参;模型的 保存与调用。语言:PYTHON。

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python pickle模块实现决策树长期保存,机器学习实战
决策树的保存——序列化和反序列化
用Python实现决策树分类算法

1. 使用Python实现基本的决策树算法; 2. 主要使用pandas的DataFrame实现; 3. 为防止过度拟合,在小于20个记录时,直接选取记录中最多类别; 3. 没有画决策树图

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Python实现的以决策树为基准学习器的随机森林,从输入到输出完整的程序

打开压缩包有两个.py文件,运行randomForest.py即可

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波士顿房价决策树python编码

波士顿房价机器学习作业python编码,策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类问题,又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、

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基本概念、决策树与模型评估

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graphviz安装包(我是用python画’决策树‘图的时候用的),安装之后还需要pip安装一遍,并配置好环境变量。

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一个非常完整的CART决策树的python实现,大家可以下过来学习一下

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使用Python实现决策树

2017年3月16号关于决策树的资源上传错了,这一份才是决策树的Python代码实现,包含详细的中文注释,欢迎下载学习。Python版本为2.7.

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