R语言编写决策树（rpart）CART ID3算法
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看做对“当前样本属于正常吗？”这个问题的‘决策’或者‘判定’过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。
常用的决策树算法：
ID3 以信息增益作为分类标准
CART...
浅析各种机器学习算法原理及应用场景
写给懒得看的人：没有最好的分类器，只有最合适的分类器。
随机森林平均来说最强，但也只在9.9%的数据集上拿到了第一，优点是鲜有短板。
SVM的平均水平紧随其后，在10.7%的数据集上拿到第一。
神经网络（13.2%）和boosting（~9%）表现不错。
数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多，但是整体不及SVM。
数据量越大，神经网络就越强。
近邻 (Nearest...
R语言-BP和RBF神经网络构建电信客户流失预测模型
背景：
业务部门获取了公司最近一个月电信客户信息(通讯信息、个人信息),想通过数据部门建模预测用户未来是否流失数据源：teleco.csv样本量：1000
观察指标
建模方法： BP 神经网络/RBF 神经网络指标评估：ROC 曲线 --用来描述模型分辨能力，对角线以上的图形越高越好
建模结论
A. 通过 RBF 神经网络构建的模型为 model
B. 通过 BP...
数据小匠 
大数据架构师，专注大数据架构，数据分析和挖掘
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2024-05-06
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