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决策树、随机森林和 AdaBoost 的 Python 实现
(ID: 92574)
92574
fb6d383efc65f11fc049085bd6012b36
运行
数据酷客
更新于 2020-06-04 17:39:42
4432
1141
决策树
AdaBoost
随机森林
包含数据集3个
收起
credit-data.csv
6.44 M
abalone_dataset.csv
191.55 K
liver_patient.csv
23.44 K
案例描述
本案例使用 Python 逐步实现了三种基于树的模型:分类回归决策树(CART)、随机森林和 AdaBoost 。在实现的过程中,我们借助 Matplotlib 和 Networkx 等工具对决策树进行了可视化,并使用简单的样例数据对三种算法的表现进行了分析。 ![png](http://cookdata.cn/media/note_images/随机森林_1591056840202_5d14.jpg)
案例内容
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案例讨论
182****1035
2021-04-29 21:15:51
资料很好
别同轩
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182****1035
2021-11-15 10:39:49
niu bi
189****7385
回复
别同轩
2021-11-15 23:13:17
niu wa
183****7446
回复
182****1035
2022-03-17 17:33:53
相当的好,看了很多资料都感觉懂了但是又没有懂,这个代码写的很详细决策树,回归数,随机森林,adaboost说的十分明白!
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