Python数据分析(4)决策树模型 蛋肥想法： 通过绘制ROC曲线，得出AUC值为0.966，表明预测效果不错。蛋肥想法： 特征重要性最高的是“satisfaction_level”，而“salary”在该模型中的特征重要性为0，并不符合实际（钱可太重要了~），应该是因为数据处理时单纯将工资分为“高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中...
目标多 决策树分析报错 参数设置不当：调整超参数：在构建决策树模型时，合理设置最大深度、最小样本分割数等超参数，以避免因参数配置不当而引发的错误。软件或库的安装与配置问题：安装GraphViz：如果在Python中使用sklearn库进行决策树分析，并遇到“GraphViz executables not found”错误，需确保已正确安装graphviz软件，并将其...
梯度提升决策树(GBDT)原理及python代码 GBDT算法全名梯度提升决策树，是一种迭代提升的机器学习方法。核心思想围绕着不断减少残差，优化模型预测精度。每次迭代时，针对上一次预测与实际值间的差异，构建新的决策树，通过这种逐次优化实现模型精度提升。最终目标在于损失函数的梯度下降过程中构建出更加优秀的模型。下面是GBDT在Python中的实现代码，简...
【Python机器学习】 三分钟读懂XGBboost模型可视化及预测效果的ROC曲线、混淆矩阵评价 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种优化的梯度提升决策树（GBDT）算法，它通过集成多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的集成模型。在二分类任务中，XGBoost模型的性能可以通过ROC曲线和混淆矩阵来评估。一、XGBoost模型训练与预测 加载数据：使用pandas读取示例数据xlsx文件。示例数据包含多个指...
树模型(决策树、随机森林、提升回归树) 构建多棵独立的决策树。而提升回归树则是boosting集成学习的体现，通过迭代调整样本权重，逐步强化模型的预测能力。运行随机森林的代码可以得到预测结果，数据来源通常来自教学课程，如《数据科学R与Python实践》。而提升回归树的相关内容则可以在《大数据生态学研究方法》这本书的第42页找到。
