R语言,多分类决策边界是什么多分类决策树。R语言构造决策树,数据来源:决策树会用到基尼指数,信息增益等知识点,下面用R构建决策树:注:监督机器学习中会出现的问题:过拟合和欠拟合,偏差和方差,为了准确的计算出答案来结合多分类决策边界得出运算程序。可以查查csape这个函2023-05-01Python340
R语言中的tree和rpart有什么区别rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很2023-04-30Python270
e语言smote怎么处理percover1)准备数据过程中,遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码,用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉,结果今天发现,DMwR2包就有处理缺失值的函数,而且思想一致【大哭】先奉上代码:install.packages("DMwR2023-04-30Python300
r语言 决策树 rpart怎么画决策树如果使用rpart()构造的决策树,可以用plot画决策树 ,用text添加标注参见帮助文档:library(rpart)fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data =2023-04-26Python260
R语言绘图包01--优秀的拼图包patchwork常用的拼图包:par()中的mfrow、grid.arrange、cowplot、customLayout、patchwork等等 其中最方便快捷且功能强大的是patchwork 官网: https:patchwork.data2023-04-04Python230
数据分析之美 决策树R语言实现数据分析之美:决策树R语言实现R语言实现决策树1.准备数据[plain] view plain copy>install.packages("tree")>library(tree)&am2023-03-22Python170
分类:基本概念、决策树与模型评估分类 (classification)分类任务就是通过学习得到一个目标函数(targetfunction)f,把每个属性集x映射到一个预先定义的类别号y。目标函数也称分类模型(classification model)。分类模型可用于以下目2023-03-11Python180
R语言学习之决策树R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,2023-03-10Python170
R语言中的tree和rpart有什么区别rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很2023-03-05Python150
R语言的ggtree展示进化树的一些常用操作现在假设你已经拿到了nwk格式的进化树文件,如下 现在进化树的所有信息都存储在了 tree 这个变量里 用到的的 geom_tiplab()可以首先加上 theme_tree2() 函数显示出坐标轴范围,然后用 xlim()2023-03-05Python190
数据分析之美 决策树R语言实现数据分析之美:决策树R语言实现R语言实现决策树1.准备数据[plain] view plain copy>install.packages("tree")>library(tree)&am2023-03-05Python180
机器学习有哪些算法朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一,按照相似性分类,用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型,特别是用于疾病预测和文档分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。什么时候使用机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器2023-03-05Python150
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“2023-03-03Python200
R语言的ggtree展示进化树的一些常用操作现在假设你已经拿到了nwk格式的进化树文件,如下 现在进化树的所有信息都存储在了 tree 这个变量里 用到的的 geom_tiplab()可以首先加上 theme_tree2() 函数显示出坐标轴范围,然后用 xlim()2023-03-03Python170
e语言smote怎么处理percover1)准备数据过程中,遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码,用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉,结果今天发现,DMwR2包就有处理缺失值的函数,而且思想一致【大哭】先奉上代码:install.packages("DMwR2023-03-03Python130
R语言中的tree和rpart有什么区别rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很2023-03-02Python140
R语言中的tree和rpart有什么区别rpart包的处理方式:首先对所有自变量和所有分割点进行评估,最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。确定停止划分的参数有很2023-03-02Python140
数据分析之美 决策树R语言实现数据分析之美:决策树R语言实现R语言实现决策树1.准备数据[plain] view plain copy>install.packages("tree")>library(tree)&am2023-03-02Python170
以基因名字合并两个数据集(R语言,merge函数)根据基因名字(列名),合并两个数据集(行数不同的,两个数据中基因对应的信息多条,多样) 不要问我拿来干什么,问就是在做附录的表格。 #注意基因名字的列明一定要改到是一样的,这是唯一的重点! #注意基因名字的列明一定要改到是一样的2023-03-02Python160
R语言学习之决策树R语言学习之决策树决策树最重要的2个问题:决策树的生长问题,决策树的剪枝问题。生长问题又包括了2个子问题:从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中选择当前最佳分组变量;剪枝问题包括2个子问题:预修剪(事先指定树的最大深度,2023-02-28Python240