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机器学习实战——搭建回归树模型,预测波士顿房价

今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型。 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树。第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。 回归树模型 回归树模型的核心算法,也就是构建决策树的算法,就是我们上篇文章所讲的CART算法。如果有生疏或者是遗漏的同学,可以通过下方传送门回顾一下: 机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候,永远对数据集进行二分。无论是离散特征还是连续性特征,一视同仁。CART还有一个特点是使用GINI指数而不是信息增益或者是信息增益比来选择拆分的特征,但是在回归问题当中用不到这个。因为回归问题的损失函数是均方差,而不是交叉熵,很难用熵来衡量连续值的准确度。 在分类树当中,我们一个叶子节点代表一个...

Celery 异步任务队列高级用法 以及 3种调用任务的方法详解

目录 一、Celery 对象解析 二、创建异步任务的方法 task 三、调用异步任务的三种方法 四、获取任务结果和状态 五、Celery 使用案例 一、Celery 对象解析 我们先来看一下 Celery 的初始化方法: classCelery(object): def__init__(self,main=None,loader=None,backend=None, amqp=None,events=None,log=None,control=None, set_as_current=True,accept_magic_kwargs=False, tasks=None,broker=None,include=None,changes=None, config_source=None,fixups=None,task_cls=None, autofinalize=True,**kwargs): 常用的需要配置的参数: 这些参数都是 celery 实例化的配置,我们也可以不写,可以使用config_from_object方法加载配置; main:如果作为__main__运行,则为主模块的名...

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