决策树算法例题 更多内容
  • 决策树回归

    决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程,用平方误差最小准则,进行特征选择,生成二叉树。平方误差计算公式如下: 其中是样本类标的均值,yi 是样本的标签,N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 决策树分类

    决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对象,树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度(Gini impu

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。

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  • 决策树回归特征重要性

    决策树回归特征重要性 概述 采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数,表示直接根

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  • 决策树分类特征重要性

    决策树分类特征重要性 概述 采用决策树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集。 如果没有pipeline_model和decision_tree_classify_model参数,表示直接根

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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  • 算法

    KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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  • 随机森林回归

    “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型,森林由很多的决策树组成,每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时,该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程,用平方误差最小准则,进行特征选择,生成二叉树。平方误差计算公式如下:

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  • 梯度提升树回归

    梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型,是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型,每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建,从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成:后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正,模

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  • 购买算法

    单击“进入商城”,或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”,进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”,根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法,或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法,您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”,通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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  • 算法调试

    画面,可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”,选择需要上传的RPM算法包,可导入新的算法包。 选择已安装的算法包,单击“启用”,可启用对应的算法。 单击“元数据”,可查看算法识别的结果。 通过场景视频进行调试。 根据需求,选择上传自有视频流或者选择使用管理员上传的云端视频流进行调试。

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  • 准备算法

    准备算法 准备需要发布的算法,完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题: 发布准备

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  • 购买算法

    购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题: 买家指南

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  • 算法中心

    算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我的算法服务列表 父主题: 平台API

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  • 调度算法

    true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo DRF调度算法的全称是Dominant Resource Fairness,是基于容器组Domaint Resource的调度算法。volcano-scheduler观察每个Job请求的主导资源,并将其作为对集

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  • 算法中心

    算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表,购买商用算法包,购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务

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  • 算法创建

    算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称,即可查看算法详情页。 编辑算法 单击操作栏的“编辑”,即可编辑算法信息。 删除算法 单击操作栏的“删除”,即可删除算法信息。

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  • 创建算法

    进入创建算法页面 登录ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“算法管理”。 在“我的算法”管理页面,单击“创建”,进入“创建算法”页面。 设置算法基本信息 填写算法的基本信息,包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式 选择“预置框架”创建算法。 用户需根据实际算法代码情况

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  • 准备算法

    准备算法 准备算法简介 使用订阅算法 使用预置框架(自定义脚本) 使用自定义镜像 查看算法详情 查找算法 删除算法

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  • Range算法

    t=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。 算法计算方式 方式一:拆分键是整型 表1 拆分键是整型时的计算方式 条件 算法 举例 拆分键是整型 分库路由结果 = 根据分库拆分键值在设定的元数据的范围进行路由 分库 :拆分值为3属于3-4=1,则路由到1分片 方式二:拆分键是日期类型

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  • 算法管理

    算法管理 SDC算法管理 IVS1800算法管理 任务管理 我的算法

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