Microsoft 决策树算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模.对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测.它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态.具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列.例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情…

根据游戏<三国志11>武将数据,利用决策树分析,找出三国武将特性分布.其中变量包括统率.武力.智力.政治.魅力.身分.变量说明:统率:武将带兵出征时的部队防御力.统帅越高受到普通攻击与兵法攻击越少.武力:武将带兵出征时的部队攻击力,武力越高发动兵法或者普通攻击时对地方部队的伤害就越高:并且当发动单挑时双方武将武力值相差越少则成功率越高,同时武力也代表单挑时的武将攻击力.智力:武将发动部队计略时的效果与成功率,当武将智力高时则可以降低中计的几率:同时智力代表军师能力.政治:武将发展内政时的能力,…

Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式. 关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误.回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置.可以对 a 和 b 进行调整,直到与所有点都关联的错误总数达到最低值,以此获得回归公式.还有其他类型的使用多个变量的线性回归以…

Microsoft神经网络是迄今为止最强大.最复杂的算法.要想知道它有多复杂,请看SQL Server联机丛书对该算法的说明:“这个算法通过建立多层感知神经元网络,建立分类和回归挖掘模型.与Microsoft决策树算法类似,在给定了可预测属性的每个状态时, Microsoft神经网络算法计算输入属性每个可能状态的概率.然后可以用这些概率根据输入属性预测被预测属性的输出.”什么时候用这个算法呢?推荐在其他算法无法得出有意义的结果时再用,如提升图输出的结果.我们经常把Microsoft神经网络作为“…

原创·<BI那点儿事—数据的艺术>教程免费发布 各位园友,大家好,我是Bobby,在学习BI和开发的项目的过程中有一些感悟和想法,整理和编写了一些学习资料,本来只是内部学习使用,但为了方便更多的BI开发者,推动BI企业级应用开发,决定整理成一部教程,并在网络上免费发布该教程,希望为BI时代贡献绵薄之力! 本教程是由Bobby参考官方文档,综合市面相关书籍,经过充分的吸收消化,结合开发实践的而创作的一部原创作品,为了本教程及早与广大读者同仁见面.分享,特采用定稿一部分就发布一部分的连载方式发布.…

什么是数据挖掘? 数据挖掘(Data Mining),又称信息发掘(Knowledge Discovery),是用自动或半自动化的方法在数据中找到潜在的,有价值的信息和规则. 数据挖掘技术来源于数据库,统计和人工智能. 数据挖掘能够做什么 对企业中产生的大量的数据进行分析,找出其中潜藏的规则更加清晰的了解目前的业务运行状况使得决策者把握未来的决策方向有了科学的依据预测销售额 向特定客户发送邮件 确定可能需要搭售的产品 查找客户将产品放入购物车的顺序序列 ...... 数据挖掘算法数据挖掘是从特定…

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之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor…

预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.…

准确性验证示例1:——基于三国志11数据库 数据准备: 挖掘模型:依次为:Naive Bayes 算法.聚类分析算法.决策树算法.神经网络算法.逻辑回归算法.关联算法提升图: 依次排名为: 1. 神经网络算法(92.69% 0.99)2. 逻辑回归算法(92.39% 0.99)3. 决策树算法(91.19% 0.98)4. 关联算法(90.60% 0.98)5. 聚类分析算法(89.25% 0.96)6. Naive Bayes 算法(87.61 0.96) Naive Bayes算法——分类矩…