概述 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构. 决策树可以看为一个if-then规则集合,具有“互斥完备”性质 .决策树基本上都是 采用的是贪心(即非回溯)的算法,自顶向下递归分治构造. 生成决策树一般包含三个步骤:  特征选择 决策树生成 剪枝 决策树算法种类 决策树主要有 ID3, C4.5, C5.0 and CART几种, ID3, C4.5, 和CART实际都采用的是贪心(即非回溯)的算法,自顶向下递归分治构造.对于每一个决策要求分成的组之间的“差异”最大.各种决策树算法之间

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

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

目录 决策树原理 决策树代码(Spark Python) 决策树原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回目录 决策树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local')

Spark中常见的三种分类模型:线性模型.决策树和朴素贝叶斯模型. 线性模型,简单而且相对容易扩展到非常大的数据集:线性模型又可以分成:1.逻辑回归:2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题),但是在很多情况下性能很好: 朴素贝叶斯模型简单.易训练,并且具有高效和并行的优点(实际中,模型训练只需要遍历所有数据集一次).当采用合适的特征工程,这些模型在很多应用中都能达到不错的性能.而且,朴素贝叶斯模型可以作为一个很

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

(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

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

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

作者编辑:王玮,胡玉林 一.回顾 在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识https://blog.csdn.net/anitinaj/article/details/80901328 在上一篇文章末尾,我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性:(1) 没有适用于所有应用的默认配置,通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置.比如根据任务的执行逻辑,调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求.(2) 这样需要开发人员具备较高的spark原理

目录 梯度提升树原理 梯度提升树代码(Spark Python) 梯度提升树原理 待续... 返回目录 梯度提升树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') from pyspark.mllib.tree import Gradi

目录 随机森林原理 随机森林代码(Spark Python) 随机森林原理 参考:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8269334.html 返回目录 随机森林代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local'

1.概念剖析 相信很多从事linux后台开发工作的都接触过同步&异步.阻塞&非阻塞这样的概念,也相信都曾经产生过误解,比如认为同步就是阻塞.异步就是非阻塞,下面我们先剖析下这几个概念分别是什么含义. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步:异步的概念和同步相对.当一个异步过程

概述 接触网络编程,我们时常会与各种与IO相关的概念打交道:同步(Synchronous).异步(ASynchronous).阻塞(blocking)和非阻塞(non-blocking).关于概念的区别在知乎上看到一位朋友(链接)打了一个比较形象的比喻: 你打电话问书店老板有没有<分布式系统>这本书,如果是同步通信机制,书店老板会说,你稍等,”我查一下",然后开始查啊查,等查好了(可能是5秒,也可能是一天)告诉你结果(返回结果).而异步通信机制,书店老板直接告诉你我查一下啊,查好了打

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

Atitit  五种IO模型attilax总结 blocking和non-blocking synchronous IO和asynchronous I   1.1. .3 进程的阻塞1 1.2. 网络IO的模型大致有如下几种:1 1.3.  IO 模型的简单矩阵.如下图所示:2 2. 五种IO模型总结2 2.1. 3.1 blocking和non-blocking区别2 2.2. 3.2 synchronous IO和asynchronous IO区别2 2.3. 各个IO Model的比较如图

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" void main() { , j = ; ]; *sizeof(char*)); //int array[10] if (myarray == NULL) { return; } ; i<; i++) { myarray[i] = (*sizeof(char)); //char buf[100]; if (myarray[

C++二级指针第二种内存模型(二维数组) 二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即“数组的数组”. 定义 类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式] 例如: float a[3][4],b[5][10];   二维数组元素地址 #include <iostream> using namespace std; int main() { cout << "Hello world!" << endl; ][]={ {,,,}, {,,,}

本文转载自: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxODI5ODMwOA==&mid=2666538919&idx=1&sn=6013c451b5f14bf809aec77dd5df6cff&scene=21#wechat_redirect 上一篇<聊聊同步.异步.阻塞与非阻塞>已经通俗的讲解了,要理解同步.异步.阻塞与非阻塞重要的两个概念点了,没有看过的,建议先看这篇博文理解这两个概念点.在认知上,建立统一的模型.这样,大家在

css的两种盒子模型:W3C标准盒子模型.IE盒子模型 两者的相同之处:都包含margin.border.padding.content 两者的不同之处:W3C标准盒子模型的content部分不包含其他部分:IE盒子模型的content部分包含border.padding部分. 举例说明:一个盒子模型margin为10px,border为2px,padding为5px,content为100px,高为50px. 1.W3C标准盒子模型 盒子需要占据的位置:宽10*2+2*2+5*2+100=13

http://baike.baidu.com/link?url=e9vXkKd2aHp8VDr1XTURdwQB4K85r28IYjeMwRIyuaXtsrCsXHY1eohiFgsDXRYRlj6xEQoZFzH9dgKwla2n3q     IOCP(I/O Completion Port),常称I/O完成端口. IOCP模型属于一种通讯模型,适用于(能控制并发执行的)高负载服务器的一个技术. 通俗一点说,就是用于高效处理很多很多的客户端进行数据交换的一个模型.或者可以说,就是能异步I/O操