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電子發(fā)燒友網(wǎng)>測量儀表>基于決策樹算法的電能表故障預(yù)測方法

基于決策樹算法的電能表故障預(yù)測方法

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2012-02-07 11:38:0326

智能電能表故障檢測方法

電能表進行檢驗前,應(yīng)根據(jù)電能表的相線類型,將電能表正確連接到電能表校驗裝置的電壓電流輸出端。裝置上的各組電壓端子內(nèi)部是并聯(lián)的,多塊表同時校驗時可將各塊表的電壓口路分別接入各自表位的電壓端子,電流回路要求串聯(lián)起來接入裝置。
2016-08-02 15:11:103551

基于ID3的決策樹算法研究

路徑最短,從而提升分類的速度和準(zhǔn)確率。通過實例對改進算法生成決策樹產(chǎn)生的結(jié)果分析,表明了該算法生成的決策樹結(jié)構(gòu)更簡單,時間復(fù)雜度更優(yōu)。算法更有效。
2017-11-14 14:08:051

決策樹的構(gòu)建設(shè)計并用Graphviz實現(xiàn)決策樹的可視化

最近打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)下機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法,避免眼高手低,決定把常用的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇,關(guān)于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn),文中我將對決策樹
2017-11-15 13:10:0414309

基于Bagging決策樹優(yōu)化算法

針對經(jīng)典C4.5決策樹算法存在過度擬合和伸縮性差的問題,提出了一種基于Bagging的決策樹改進算法,并基于MapReduce模型對改進算法進行了并行化。首先,基于Bagging技術(shù)對C4.5算法
2017-11-21 11:57:081

一種新型的決策樹剪枝優(yōu)化算法

目前關(guān)于決策樹剪枝優(yōu)化方面的研究主要集中于預(yù)剪枝和后剪枝算法。然而,這些剪枝算法通常作用于傳統(tǒng)的決策樹分類算法,在代價敏感學(xué)習(xí)與剪枝優(yōu)化算法相結(jié)合方面還沒有較好的研究成果。基于經(jīng)濟學(xué)中的效益成本
2017-11-30 10:05:190

基于貪心算法的非一致決策表的決策樹分析方法

值不同)采用決策樹進行數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前研究熱點。本文基于貪心算法的思想,提出了一種非一致決策表的決策樹分析方法。首先使用多值決策方法處理非一致決策表,將非一致決策表轉(zhuǎn)換成多值決策表(即用一個集合表示樣本的多個決策值)然
2017-12-05 14:30:450

使決策樹規(guī)模最小化算法

包含多個決策值,多個決策屬性用一個集合表示。針對已有的啟發(fā)式算法,如貪心算法,由于性能不穩(wěn)定的特點,該算法獲得的決策樹規(guī)模變化較大,本文基于動態(tài)規(guī)劃的思想,提出了使決策樹規(guī)模最小化的算法。該算法將多值決策
2017-12-05 15:47:260

決策樹C4.5算法屬性取值優(yōu)化研究

決策樹算法是一種最簡單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹算法是ID3算法,于1986年由Quinlan提出,該算法是一種基于信息熵的決策樹分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)
2017-12-12 11:20:550

基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法

針對靜態(tài)算法對大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問題,構(gòu)造了基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法,并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。將粗集與決策樹結(jié)合,用增量方式實現(xiàn)樣本抽取;經(jīng)過動態(tài)約簡、決策樹構(gòu)造、規(guī)則提取
2017-12-29 14:24:050

基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷知識挖掘

診斷知識挖掘方法。,該方法選擇信息增益率最大的屬性作為分割屬性,通過挖掘數(shù)據(jù)獲取各屬性的最優(yōu)分割點建立門限,利用剪枝策略防止決策樹過擬合或深度過大,最后梳理決策樹生成故障診斷知識。通過對算例和對實際在軌數(shù)據(jù)進
2018-02-23 10:50:300

帶你了解一下人工智能中的決策樹(DT)

決策樹(DT)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評價項目風(fēng)險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹的機器學(xué)習(xí)技術(shù)叫做決策樹學(xué)習(xí)。
2018-05-29 07:12:001799

大神教你怎么用Python抓取婚戀網(wǎng)用戶數(shù)據(jù),用決策樹生成自己擇偶觀

機器學(xué)習(xí)中,決策樹是一個預(yù)測模型,它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個節(jié)點表示某個對象,而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值,而每個葉結(jié)點則對應(yīng)從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253911

構(gòu)建一個決策樹并查看它如何進行預(yù)測

正如你所看到的,決策樹非常直觀,他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反,正如我們將看到的,隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預(yù)測,并且我們可以輕松檢查他們執(zhí)行的計算以進行這些預(yù)測; 然而,通常很難用簡單的術(shù)語來解釋為什么會做出預(yù)測
2018-07-16 17:12:0113939

數(shù)據(jù)挖掘算法決策樹算法如何學(xué)習(xí)及分裂剪枝

決策樹(decision tree)算法基于特征屬性進行分類,其主要的優(yōu)點:模型具有可讀性,計算量小,分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5,Breiman等提出的CART。其中,C4.5是基于ID3的,對分裂屬性的目標(biāo)函數(shù)做出了改進。
2018-07-21 10:13:295369

決策樹的原理和決策樹構(gòu)建的準(zhǔn)備工作,機器學(xué)習(xí)決策樹的原理

希望通過所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個貸款申請的決策樹,用于對未來的貸款申請進行分類,即當(dāng)新的客戶提出貸款申請時,根據(jù)申請人的特征利用決策樹決定是否批準(zhǔn)貸款申請。
2018-10-08 14:26:095613

什么是決策樹?決策樹算法思考總結(jié)

C4.5算法:基于ID3算法的改進,主要包括:使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn);在決策樹構(gòu)造的同時進行剪枝操作;避免了樹的過度擬合情況;可以對不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進行處理,提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010298

決策樹的構(gòu)成要素及算法

決策樹是一種解決分類問題的算法決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu),使用層層推理來實現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:483751

決策樹的基本概念/學(xué)習(xí)步驟/算法/優(yōu)缺點

本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學(xué)習(xí)的3個步驟、3種典型的決策樹算法決策樹的10個優(yōu)缺點。
2021-01-27 10:03:202145

決策樹的判斷標(biāo)準(zhǔn)及算法

決策樹中,可能有多個特征,但是一些特征是無關(guān)重要的,一些則是對分類(target)起到?jīng)Q定作用的。
2021-02-18 10:06:293813

什么是決策樹模型,決策樹模型的繪制方法

決策樹是一種解決分類問題的算法,本文將介紹什么是決策樹模型,常見的用途,以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011969

決策樹的結(jié)構(gòu)/優(yōu)缺點/生成

決策樹(DecisionTree)是機器學(xué)習(xí)中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當(dāng)被用于分類時叫做分類樹,被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:137773

基于非均衡數(shù)據(jù)分類的猶豫模糊決策樹

為優(yōu)化針對非均衡數(shù)據(jù)的分類效果,結(jié)合猶豫模糊集理論與決策樹算法,提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進行過采樣處理,使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點,利用
2021-06-09 15:51:475

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測模型

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測模型
2021-06-27 16:19:136

大數(shù)據(jù)—決策樹

大數(shù)據(jù)————決策樹(decision tree) 決策樹(decision tree):是一種基本的分類與回歸方法,主要討論分類的決策樹。 在分類問題中,表示基于特征對實例進行分類的過程,可以
2022-10-20 10:01:36818

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