【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....
【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反，事先不知道人们的决策思路，需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路，也就是通过大量数据来归纳道理。当影响决策的因素较少时，人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思路，从而了解此人的想法。当样本和特征数量较多时，且训练样本可能出现冲突，人就难以胜任建立模型的任务....
【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一个预测未来消费行为的示例，即已经采集了过去消费行为的信息，并用来建立一个模型以对未来的消费行为进行预测。该示例简要演示了数据预处理、提取特征、选择模型、训练模型、评估模型、应用等阶段，供读者初步了解机器学习的应用流程。过去的消费行为信息包括消费者进店的年月日，性别（1男 0女）和是否消费（1消费 0没消费）共五项 部分数据如下 1：切分训练集....
机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践，揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。一、引言决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。从它的名字便能窥见其工作原理的直观性：就像一棵树一样，从根到叶子的每一分叉都是一个决策节....
模式识别与机器学习--决策树实战
硬件环境完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87390405LenovoLegionY7000P2020H(16GBDDR4),IntelCorei7‐10750HWindows10,Chineseversion软件环境VisualStudioCode1.55.2实验目的利用已有的数据集 winedata 实现决策树利用 k=....
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