决策树(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,最早的决策树算法是ID3,改善后得到了C4.5算法,进一步改进后形成了我们现在使用的C5.0算法,综合性能大幅提高. 算法核心:为每一次分裂确定一个分裂属性.ID3采用的是“信息增益”为度量来选择分裂属性的. 本文在Excel中建模进行决策树分析,属于基础的决策树学习,有兴趣的可以在SPSS Modeler和Python中进行操作. 树模型(又称决策树或者树结构模型):基本思想和方差分析中的变异分解极为相似.目的(基本原则)

一直在用的结果, 从代码中整理出来. 评分卡模型的结果一般在excel中即可计算完成. 下面是在number中计算评分卡模型的性能(KS/AUC), 表格中百分数省略%

决策树模型 优点:高效简单.易于理解,可以处理不相关特征. 缺点:容易过拟合,训练集在特征上是完备的 决策树过程:特征选择.划分数据集.构建决策树.决策树剪枝 决策树选择最优的划分特征,将数据集按照最优划分特征的取值划分成不同的子集,然后依次对子集重复上述步骤,指导子集中数据都归属于同一个类别,或者没有特征可以再划分了. 特征选择通常有三种方法: ID3——信息信息 C4.5——信息增益比 CART——基尼指数 一.信息增益 首先信息论中熵表示随机变量不确定性度量,熵越大,不确定性越大. 熵的定

1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classification Example. """ from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, Decisi

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一

作者:何明科链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23472480来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 收到不少建议,要求开知乎Live来谈谈Excel.然而考虑到知识储备有限,还是先写文章来满足大家的需求,同时从特别窄的话题开始:"如何在Excel中少犯二".从这个话题开始的理由特别简单:首先,时常在别人的Excel数据模型中发现各种细小错误,哪怕作者花费再多的时间把图表搞得再精美,顿时对整个模型的结论产生怀疑:其次

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类

对于Excel中的很多对象,比如单元格(Cell),图形(shape),图表(chart)等等,有时需要将它们保存成一张图片.就像截图一样. 最近做一个Excel相关的项目,项目中遇到一个很变态的需求, 需要对Excel中的一些对象进行拍图,比如,对一个单元格设置一些颜色之后拍图,或者对一个图表,报表拍成图片.经过比较曲折的经历,终于还是完成了.拿出来分享一下. 要做Excel,首先当然是查看Excel的com对象模型.地址在这里: http://msdn.microsoft.com/en-us

单一标准的决策树:会根每维特征对预测结果的影响程度进行排序,进而决定不同特征从上至下构建分类节点的顺序.Random Forest Classifier:使用相同的训练样本同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则做出最终的分类决策.随机选取特征.GBDT:按照一定次序搭建多个分类模型,模型之间存在依赖关系,一般,每一个后续加入的模型都需要对集成模型的综合性能有所贡献,最终期望整合多个弱分类器,搭建出具有更强分类能力的模型. #coding=utf8 # 导入panda

一.POI简介 Jakarta POI 是apache的子项目,目标是处理ole2对象.它提供了一组操纵Windows文档的Java API 目前比较成熟的是HSSF接口,处理MS Excel(97-2002)对象.它不象我们仅仅是用csv生成的没有格式的可以由Excel转换的东西,而是真正的Excel对象,你可以控制一些属性如sheet,cell等等. 二.HSSF概况 HSSF 是Horrible SpreadSheet Format的缩写,也即“讨厌的电子表格格式”. 也许HSSF的名字有

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

由于工作中需要将Excel中的此两种函数转换成java函数,从而计算内部评级的资本占用率和资本占用金额.经过多方查阅资料和整理,总结出如下两个转换方法 标准正态分布累计函数NORMSDIST: public static double NormSDist(double z) { // this guards against overflow if (z > 6) return 1; if (z < -6) return 0; double gamma = 0.231641900, a1 = 0

C# 获取Excel中的合并单元格 我们在制作表格时,有时经常需要合并及取消合并一些单元格.在取消合并单元格时需要逐个查找及取消,比较麻烦.这里分享一个简单的方法来识别Excel中的合并单元格,识别这些合并单元格之后对这些单元格进行取消合并操作,还可以进行其他操作如设置格式等. 为了展示,这里我使用了一个模板Excel文件,它含有两个合并区域,如下图: 代码使用: 步骤1:实例化一个Workbook对象并加载Excel文档. Workbook workbook = new Workbook();

  在我的一个项目中,需要分析客户提供的Excel, 读出其中的图片信息(显示在Excel的第几行,第几列,以及图片本身). 网络上有许多使用Open Xml插入图片到Word,Excel的文章, 但是却没有读取分析其中图片的.经过多次分析及试验,终于达成了这个目标,本文将简要描述如何读取Excel中的图片. 下图所示为一个包含图片的Excel文件的范例, 在这个Excel中,第4列,第10列都插入了图片. 我们把这个excel(.xlsx)文件另存为.zip文件,并解压,得到下图的目录结构,从

在Controller里,我们定义一个FileResult的Action,返回值是一个文件形式被浏览器下载下来. [HttpGet] public FileResult ExportProductList1(ProductQueryParam param) { param.PageSize = ; var results = _baseInfoBusiness.ExportProduct(param, Customer.BookId);try { string filePath = Server

在Excel中把横行与竖列进行置换:复制要置换的单元,在新的单元上右键->选择性复制,会出现对话框,选中“置换”,即可在Excel中打勾号,左手按住ALT不放,右手在小键盘也就是右边的数字键盘依次输入41420这几个数字,再放开左手的ALT键,这样"√"就出来了.请不要在字母上面的一排数字输入41420,那样是不会出来的.

我通常使用MS Excel来存储和处理大量数据,但有时候经常会碰到一个问题—我需要的数据存储在word表格中,而不是在Excel中,这样处理起来非常麻烦,尤其是在数据比较庞大的时候, 这时我迫切地需要将word表格中的数据导入到Excel中.相信大家也碰到过同样的问题,下面我就给大家分享一下在C#中如何使用免费控件来实现这一功能.这里,我使用了两个免费API, DocX和Spire.Xls. 有需要的朋友可以下载使用.下载地址: DocX:codeplex官网 Spire.Xls: E-iceb

关于这个问题,制作数据地图的方法已不新奇,总体来说有这么几类方案: 一类方案:直接在excel里制作 优势:个人小数据量应用较为方便简单 缺点:需要熟悉VBA,且更强大的功能对VBA水平要求较高 1.绘制地图图形 + VBA宏语言 思路:用插入图形"任意多边形"绘制地图:每一个"任意多边形"赋予正确名称:对"任意多边形"赋值:利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色. 先准备一张所需要的地图图片,网上都有,可以下载

今天项目组的一个同事问我如何快速的找到一个Excel中第3列和第5列的值完全重复的值,我想了想虽然Excel中自带查找重复值的功能,但是好像只能对同一列进行比较,所以就写了一个VBA进行处理,VBA非常简单,但效果不错. Sub FindDuplicatesInColumn() Dim lastRow As Long Dim matchFoundIndex As Long Dim iCntr As Long lastRow = ' 初始化临时列, 第7列用来存放结果,第8列将3 5两列的值拼接起

本文转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650102e1g5.html 今天在微博上看到@数据分析精选 分享的一篇文章,是关于<在Excel中使用SQL语句实现精确查询>,觉得非常受用,分享给大家. 微博上有人回复评论说直接用vlookup.或者导入数据库进行查询处理就好了,岂不是更高效.更灵活:其实给人的第一直观感觉是这样子的,但是我们多想一步,这篇文章的应用场景.使用前提条件是什么?我想到的有以下几个方面:①数据量不是很大的时候:②数据结构导入数