PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例 / 开普饭

书山有路勤为径,在学习进修的道路上,正确的路径比埋头勤奋要重要的多. 最近两年AI在线学习和教育呈喷涌式发展,机器学习的培训课程也是层出不穷,专业的教育和课程固然重要,但在这个过程中最关键的是如何规划 ...

这篇文章将作为决策树的高级概述.它将涵盖决策树如何训练,与"信息增益"和"基尼指数"相关信息.我还将进行超参数调整和决策树剪枝以进行优化.本文介绍的两种决策树算 ...

统计学习方法第一章, 概论 1. 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析的一门学科(统计机器学习):人工智能:感知.处理.反馈网络:研究对象是数据,研究方法是概率统计模 ...

转自博客园一.简介作为集成学习中非常著名的方法,随机森林被誉为"代表集成学习技术水平的方法",由于其简单.容易实现.计算开销小,使得它在现实任务中得到广泛使用,因为其来源于决 ...

ML:基于自定义数据集利用Logistic.梯度下降算法GD.LoR逻辑回归.Perceptron感知器.支持向量机(SVM_Linear.SVM_Rbf).LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策 ...

ML之分类预测:以六类机器学习算法(kNN.逻辑回归.SVM.决策树.随机森林.提升树.神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程相关文章 ML之 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8522 分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值.分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试. ...

ML之分类预测:基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测输出结果数据集展示输出结果 1.k-NN k-NN:Accuracy of K ...

Keras之DNN:利用DNN[Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)]模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测输出结果 [1.0, 0.0, 1.0, ...

Keras之MLP:利用MLP[Input(8)→(12)(relu)→O(sigmoid+二元交叉)]模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征实现二分类预测输出结果实现代码 # load ...

ML之Xgboost:利用Xgboost模型对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测(5年内是否患糖尿病) 输出结果 X_train内容: [[ 3. 102. 44. ... 30.8 0.4 ...

ML之Xgboost:利用Xgboost模型(7f-CrVa+网格搜索调参)对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测输出结果设计思路核心代码 grid_search = GridSearch ...

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果后期 ...

PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例