介绍 流程图用于通过可视媒体阐明决策过程。设计需要对整个系统有完整的了解，因此也需要人的专业知识。问题是：“就流程的复杂性而言，是否可以自动创建流程图以使其设计更快，更便宜且更具可扩展性？” 答案就是决策树！决策树可以自动推断出最能表达决策内部工作的规则。在经过标记的数据集上训练时，决策树将学习规则树（即流程图），并遵循该树来确定任何给定输入的输出。它们的简单性和高解释性使它们成为ML工具箱中的重
今天是机器学习专题的第23篇文章，我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种，今天刚好补齐这最后一种。算法特
## 如何用Python输出逻辑回归p值
在统计学中，p值（p-value）是用于衡量统计假设的显著性的指标。在逻辑回归中，p值通常用于评估各个特征对目标变量的影响程度。本文将介绍如何使用Python来输出逻辑回归的p值。
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备用于逻辑回归的数据。假设我们有一个二分类问题的数据集，其中包含多个特征和一个目标变量。我们可以使用pandas库来读取和处理数据
原创
2023-11-13 04:18:21
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在机器学习中，逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其本质是利用统计学方法判别样本属于某一类别的概率。逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的值，此值表示样本属于正类的概率。这让逻辑回归特别适合处理二分类问题。下文将深入探讨逻辑回归输出的值的含义，以及如何通过Python实现逻辑回归模型。
### 逻辑回归输出的理解
逻辑回归的输出是通过一个逻辑函数（Logistic Function）来实现的。逻辑
之前曾在chongminglun 这个账号上发过一篇python statsmodel 回归结果提取的文章，现在在知乎重发一篇完整版，含代码和示例结果展示，并回答一些疑问statsmodel是python中一个很强大的做回归统计的包，类似R语言中的lm函数，通过summary可以快速查看训练的回归模型多种具体参数，但是很多同学不太清楚如何将特定的指标数值提取出来，本文以OLS回归结果为例
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2023-09-07 14:04:59
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概念决策树就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，属的分支代表特征的每一个测试结果，树的叶子节点代表一种分类结果。决策树模型既可以做分类也可以做回归。分类就是树模型的每个叶子节点代表一个类别；回归就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出。对于测试数据，只要按照特征将其归到某个单元，便得到对应的输出值。
简介：GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？ 1. Decision Tree：CART回归树 首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理
树回归当回归的数据呈现非线性时，就需要使用树回归。树回归的基本逻辑获得最好的切分特征和切分特征值 遍历所有特征 针对某一特征，遍历该特征的所有值 针对某一特征值，进行划分数据，计算出划分数据之后的总方差， 若总方差最小，记下特征和特征值 当遍历完所有特征后，就能够获得最小方差的特征和特征值，并以此作为树的结点，划分左右子树，若没有特征，就返回特征值左子树为大于等于特征值的
1 CART，又名分类回归树CART，分类回归树，是几乎所有复杂决策树算法的基础，有以下特点：（1）CART是一棵二叉树； （2）CART既能是分类树，又能是回归树，由目标任务决定； （3）当CART是分类树时，采用GINI值作为结点分裂的依据；当CART是回归树时，采用MSE(均方误差)作为结点分裂的依据；2 分类树和回归树的区别？针对分类任务，就是分类树；针对回归任务，就是回归树。分类任务：预
回归决策树1. 原理概述2. 算法描述3. 简单实例3.1 实例计算过程3.2 回归决策树和线性回归对比4. 小结 1. 原理概述上篇文章已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同数据时，决策树也 可以分为两大类型： 分类决策树和回归决策树。 前者主要用于处理离散型数据，后者主要用于处理连续型数据。不管是回归决策树还是分类决策树，都会存在两个核心问题：如何
决策树（Disicion tree） A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a "test" on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each bran
September 28, 20187 min to read逻辑回归原理及其python实现原理逻辑回归模型：$h_{\theta}(x)=\frac{1}{1+e^{-{\theta}^{T}x}}$逻辑回归代价函数：$J(\theta)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}Cost(h_{\theta}(x^{(i)}),y^{(i)})$其中：该式子合并后：即逻辑回归的代价函
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2023-10-08 18:48:10
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文章目录概率图模型的综合叙述：Logistic Regression：逻辑回归综述：逻辑回归与线性回归的关系：逻辑函数（Logistic function）：**决策边界（Decision Boundary）**代价函数（Cost Function）什么是代价函数？代价函数的常见形式代价函数的意义：代价函数与参数:代价函数与梯度狭义的多项逻辑回归参数化定义： 概率图模型的综合叙述：特征函数便是图
1.分类树 以C4.5分类树为例，C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature<=阈值，和feature>阈值分成的两个分枝的熵最大的阈值(熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1)，按照该标准分枝得到两个新节点，用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点，或达到预设的终止条件，若最终叶子节点中的性别不唯一，
# 项目方案：Python中逻辑回归模型的概率转换
## 背景
逻辑回归是一种常用于二分类问题的统计模型，它将输入特征通过逻辑函数转换为概率。然而，有时候我们希望查看逻辑回归模型的原始线性输出值（也称为“logits”），而不是概率。理解这些原始输出值对于模型解释、特征重要性和决策边界分析是非常重要的。本项目旨在成一个Python示例，以便将逻辑回归的概率转换之前的原始值输出。
## 目标
回归树理论与波士顿房价案例一、回归树理论（1）回归树（2）回归树的建立（3）基于回归树的预测（4）剪枝二、K 近邻（回归）具体案例操作参考文献 一、回归树理论（1）回归树当数据拥有众多特征并且特征之间关系复杂时，构建全局模型变得困难而笨拙，并且很多实际问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术来建模和拟合。如果首
1.bootstrap 在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n，原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本。于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b)，这样重复若干次，记为B 。为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响。 2.决策树 : 信息熵: Ent(D
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 表1 名称 体温 表面覆盖 胎生 产蛋 能飞 水生 有腿 冬眠 类标记 人 恒温 毛发 是 否
目录 回归树理论解释算法流程ID3 和 C4.5 能不能用来回归？回归树示例References 说到决策树（Decision tree），我们很自然会想到用其做分类，每个叶子代表有限类别中的一个。但是对于决策树解决回归问题，一直是一知半解，很多时候都是一带而过。对于一个回归问题，我们第一时间想到的可能就是线性回归（linear regression），当线性回归不好的时候，可能想着用 SV
CART 算法，英文全称叫做 Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3 和 C4.5 算法可以生成二叉树或多叉树，而 CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。什么是分类树，什么是回归树呢？1.分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类别，而回归树可以对连续型的数值进行预
