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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上 阅读全文
posted @ 2019-08-18 14:17
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//2019.08.17#决策树算法1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。 图 原理图2、对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发 阅读全文
posted @ 2019-08-17 18:25
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1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下 阅读全文
posted @ 2019-08-17 13:02
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//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、支撑向量机SVM有两种：Hard 阅读全文
posted @ 2019-08-17 12:48
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sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits( 阅读全文
posted @ 2019-08-16 10:36
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//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够的，并且对于一些 阅读全文
posted @ 2019-08-16 10:26
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sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO） 1、OVR和OVO是针对一些二分类算法（比如典型的逻辑回归算法）来实现多分类任务的两种最为常用的方式，sklearn中专门有其调用的函数，其调用过程如下所示： #多分类任务的封装OVR(n个)和OVO（Cmn个）#sklearn中采用的逻辑回归是可以 阅读全文
posted @ 2019-08-14 10:52
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sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的改造方式有两大类：(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS One 阅读全文
posted @ 2019-08-14 10:43
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1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。 2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策边界来 阅读全文
posted @ 2019-08-13 23:55
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逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现 1、逻辑回归算法是目前应用最为广泛的一种算法，虽然是回归算法，但是它解决的是分类问题，而不是回归问题，它的原理是将样本的特征与样本发生的概率，而概率是一个数字，因此将其称为回归算法。 2、对于逻辑回归因为得到的预测结果是事件的发生概率，因此它的预测值值域为0-1 阅读全文
posted @ 2019-08-13 17:21
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