心智圖資源庫 決策樹架構演算法程式設計心智圖
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編輯於2023-02-19 16:58:43이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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決策樹架構演算法程式設計心智圖
決策樹的構造
優點
計算複雜度不高
輸出結果易於理解
對中間值的缺失不敏感
可以處理不相關特徵數據
缺點
可能會產生過度匹配的問題
適用資料型
數值型
標稱型
問題
目前資料集哪個特徵在劃分資料分類時起決定性作用
虛擬程式碼
流程
收集數據
任何方法
準備數據
樹構造演算法只適用於標稱型數據
數值型資料必須離散化
分析數據
任何方法
構造完之後,應檢查圖形是否符合預期
訓練演算法
構造樹的資料結構
測試演算法
使用經驗樹計算錯誤率
使用演算法
可更好地理解數據的內在意義
決策樹演算法
二分法
ID3
本節採用
缺點
無法直接處理數值型資料(儘管可用量化方法)
C4.5
CART
Ch9
資訊增益
使用資訊理論度量資訊的內容
資訊增益
劃分資料集前後資訊發生的變化
選擇資訊增益最高的特徵
熵
資訊的期望值
熵越高,混合的數據越多
基尼不純度
從一個資料集中隨機選取子項,度量其被錯誤分類到其他分組的機率
本書不採用
劃分資料集
本例資料要求
相同長度
最後一列是類別標籤
找到最好的資訊增益
遞歸建構決策樹
結束條件
遍歷完所有劃分資料集的屬性
或每個分支下的所有實例都具有相同的分類
使用Matplotlib註解繪製樹狀圖
Matplotlib註解
註解工具annotations
內嵌支援帶箭頭的劃線工具
構造註解樹
問題
確定x軸長度
知道有多少個節點
確定y軸長度
知道樹有多少層
測試和儲存分類器
測試演算法:使用決策樹執行分類
使用演算法:決策樹的存儲
pickle
kNN無法持久化
範例:使用決策樹預測隱形眼鏡類型
數據集
過度匹配
裁切
Ch9