一亩三分地

机器学习《文本情感分析》（三）核心算法

机器学习《文本情感分析》（四）数据处理

1. 准备数据 该代码用于微博情感分析数据的预处理。主要流程包括： 创建 01-准备数据.py 文件并添加如下代码： 2. 构建词典 该代码用于构建文本词汇表。主要流程包括： 创建 02-构...

机器学习《文本情感分析》（五）模型搭建

该代码实现了一个基于 RNN 的情感分析模型。主要功能包括： 注意：下面代码中 nn.RNN 可以直接替换为 nn.GRU、nn.LSTM，更容易训练。 创建 estimator.py 文件并添加如下代码：

机器学习《文本情感分析》（六）训练评估

1. 模型训练 该代码实现了RNN 训练情感分析模型，主要功能包括： 创建 03-模型训练.py 文件并添加如下代码： 图片展示 20 个 epoch 的在训练集上的总损失变化曲线。随着训练的进行，整...

机器学习回归决策树（Decision Tree Regression）

回归决策树（Decision Tree Regression）是一种使用决策树进行回归分析的方法。与分类决策树不同，回归决策树用于预测连续型的目标变量，而不是离散的类别。 1. 构建决策树 我们使用 MSE（平均平方误差...

机器学习基尼指数（Gini Index）

基尼指数是决策树算法中用于评估特征分裂质量的一个关键指标，分裂后子节点的基尼指数越低，表示子节点的纯净度越高。 1. 基尼不纯度 基尼不纯度（Gini impurity）是衡量变量不纯度的一个指标。基尼不纯度越高，表示数...

机器学习代价复杂度剪枝（Cost-Complexity Pruning）

在 scikit-learn 的决策树实现中，使用 CCP（Cost-Complexity Pruning）代价复杂度剪枝，用于避免过拟合并提高决策树的泛化能力。 1. 剪枝原理 决策树中包含了很多子树，一棵子树是否应该...