决策树回归

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer, VectorIndexer} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apa

[火炉炼AI]机器学习006-用决策树回归器构建房价评估模型 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 最近几十年,房价一直是中国老百姓心中永远的痛,有人说,中国房价就像女人的无肩带文胸,一半人在疑惑:是什么支撑了它?另一半人在等待:什么时候掉下去? 而女人,永不可能让它掉下来.就算快掉下来了,提一提还是又上去了..... 虽然我们不能预测中国房价什么时候崩盘,但是却可以用机器学

回归 决策树也可以用于执行回归任务.我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树,并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练,指定max_depth=2: import numpy as np # Quadratic training set + noise np.random.seed(42) m = 200 X = np.random.rand(m, 1) y = 4 * (X - 0.5) ** 2 y = y + np.random.randn(

(一),决策树概念 1,决策树算法(ID3,C4.5 ,CART)之间的比较: 1,ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时,采用信息增益作为评价标准.信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息. 2 ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树,其余两种算法对离散和连续都可以处理 2,C4.5算法实例介绍(参考网址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=44726921) c4.5后

代码实现: 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Aug 30 08:48:18 2018 4 5 @author: zhen 6 """ 7 8 import numpy as np 9 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor 10 import pandas as pd 11 import matplotlib.pyplot as

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | AI算法之心(公众号ID:AIHeartForYou) 作者 | 何从庆 什么是回归呢?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系.回归分析在机器学习领域应用非常广泛,例如,商品的销量预测问题,交通流量预测问题.那么,如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢?这篇文章将从以下三个方面介绍: 1.常用的回归算法 2.回归竞赛问题以及解决方案 3.

''' 决策树: 基本算法原理: 核心思想:相似的输入必会产生相似的输出.例如预测某人薪资: 年龄:1-青年,2-中年,3-老年 学历:1-本科,2-硕士,3-博士 经历:1-出道,2-一般,3-老手,4-骨灰 性别:1-男性,2-女性 | 年龄 | 学历 | 经历 | 性别 | ==> | 薪资 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | -----------| | 1 | 1 | 1 | 1 | ==> | 6000(低) | | 2 | 1 | 3 |

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

本篇博文主要围绕Spark上的决策树来讲解,我将分为2部分来阐述这一块的知识.第一部分会介绍一些决策树的基本概念.Spark下决策树的表示与存储.结点分类信息的存储.结点的特征选择与分类:第二部分通过一个Spark自带的示例来看看Spark的决策树的训练算法.另外,将本篇与上一篇博文"spark.mllib源码阅读bagging方法"的bagging子样本集抽样方法结合,也就理解了Spark下的决策森林树的实现过程. 第一部分: 决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形