freepeople性欧美熟妇, 色戒完整版无删减158分钟hd, 无码精品国产vα在线观看DVD, 丰满少妇伦精品无码专区在线观看,艾栗栗与纹身男宾馆3p50分钟,国产AV片在线观看,黑人与美女高潮,18岁女RAPPERDISSSUBS,国产手机在机看影片

正文內(nèi)容

決策樹及隨機效應模型(存儲版)

2025-02-02 19:35上一頁面

下一頁面
  

【正文】 ) print(a)。 其公式為 1 2 3( , , , ...... ) , 1 , 2 , ... .i p i i iy f X X X X Z b i N?? ? ? ?其中, yi為 ni* r,xi為 ni*p,Zi為 ni*q,bi為 q*r, 為 ni*r i?123( 0 , ) , i ( 0 , ) , b..qbbbNNb???????????????????????i對 于 所 有 的 , 而 且 獨 立 于“決策樹及隨機效應模型”,使得建模的靈活性大大增加。 點③: 80 3+ 930+ 60 ( 3+7) 280 = 719(萬元) 最后比較決策點 1的情況。但后剪枝的計算量代價比預剪枝方法大得多,特別是在大樣本集中,不過對于小樣本的情況,后剪枝方法還是優(yōu)于預剪枝 方法的。 其他的變量 x1, x2, x3 等則是幫助我們達到目的的變量。在這里,每個決策樹都表述了一種樹型結構,它由它的分支來對該類型的對象依靠屬性進行分類。由狀態(tài)節(jié)點引出的分支稱為概率枝,概率枝的數(shù)目表示可能出現(xiàn)的自然狀態(tài)數(shù)目每個分枝上要注明該狀態(tài)出現(xiàn)的概率。在機器學習中,決策樹是一個預測模型,他代表的是對象屬性 與對象值之間的一種映射關系。 針對分類預測變量,計算以單變量分裂為基礎的二元決策樹 針對順序預測變量,計算以單變量分裂為基礎的二元決策樹(至少為順序尺度類型的變量) 混合兩類方法的預測變量計算以單變量分裂為基礎的二元決策樹。 決策樹是同時提供分類與預測的常用方法。 與神經(jīng)網(wǎng)絡不同,決策樹產(chǎn)生的決策規(guī)則可用文字或數(shù)字來表達 ?。 如果針對基本比例有著經(jīng)驗判斷,便可以給予不同的基本比例,并可將其歸類為先驗概率 如果設置相同的錯誤分類成本,并且不以分類的個體比例作為權數(shù),那么錯誤分類率是相同的。 決策樹是數(shù)據(jù)挖掘分類算法的一個重要方法。樹中每個節(jié)點表示某個對象,而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值,而每個葉結點則對應從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑所表示的對象的值。 當不能再進行分割或一個單獨的類可以被應用于某一分支時,遞歸過程就完成了。 不嚴格的說這些已停止的分支會誤導學習算法,導致產(chǎn)生的樹不純度降差最大
點擊復制文檔內(nèi)容
教學課件相關推薦
文庫吧 www.dybbs8.com
備案圖鄂ICP備17016276號-1