机器学习决策树

选择适当的机器学习模型对环境污染的影响进行评估。常见的模型包括决策树、随机森林、支持向量机等。这里选择随机森林模型进行演示。```from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 构建随机森林模型rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 模型训练rf_model.fit(X_train_scaled, y_train)# 预测y_pred = rf_model.predic...

# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到... 决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分...

决策树原理十分简单,可处理大维度的数据,不用预先对模型的特征有所了解,这些特性使得决策树被广泛使用。决策树采用贪心算法,其建立过程同样需要训练数据。决策树的核心问题是决策树分支准则的确定,以及分裂点的确定。 随机森林 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由单棵树输出的类别的众数而定。随机森林中每棵树的训练数据是从原训练数据集中有放回的抽取出的部分数据,并且从全部特征中随机...

决策树原理十分简单,可处理大维度的数据,不用预先对模型的特征有所了解,这些特性使得决策树被广泛使用。决策树采用贪心算法,其建立过程同样需要训练数据。决策树的核心问题是决策树分支准则的确定,以及分裂点的确定。 随机森林 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由单棵树输出的类别的众数而定。随机森林中每棵树的训练数据是从原训练数据集中有放回的抽取出的部分数据,并且从全部特征中随机...