百度搜刮引擎决定树_决定引擎产物（百度搜索引擎机制）

本篇文章给各人谈谈百度搜刮引擎决议树，以及决议引擎产物对应的常识点，但愿对各位有所帮忙，不要忘了保藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、大模型api挪用
• 2、决定树—分类
• 3、决定树是干什么用的

大模型api挪用

[!__9028__!]挪用百度的ERNIE模型，有以下两种紧张方式：当地陈设ERNIE Bot SDK或挪用千帆大模型平台提供的办事API。首先，ERNIE Bot SDK是文心与飞桨团结开发的Python软件开发工具包，可用于挪用文心一言大模型的各种功能，包含文本创作、通用对话、语义向量生成与AI作图等。

挪用方式：- 同步伐用：一次性获取成果。- 异步伐用：返回使命ID，后续查询成果，每每需等候10-30秒。- SSE挪用：实时流式获取成果。 接口挪用示例：- 鉴权：操纵API Key，或通过JWT方法生成鉴权token。- Python示例：展示了奈何组装鉴权token并进行模型挪用，包含异步、同步和SSE挪用。

进行API挪用时，寄望参数配置。engine参数选择text-davinci-003，这是当前最擅长凭据指令生成内容的模型，但也响应地具有较高的挪用资本。prompt参数为输入提醒语，max_tokens参数节制生成内容的最大token数目，大白为单词单元，文本分解为更小的字符序列单元。

对于API版本，用户可以创建测试文件test.py并操纵openai_api.py启动API办事。测试文件中打印输出表示API已成功运行。通过以上陈设和挪用方式，ChatGLM2-6B为开发者提供了强盛的语言模型支撑，无论是网页版照旧API版，都能满足不同场景下的需求，显现出其在中文语言处置惩罚处罚领域的良好机能。[!24!]

决定树—分类

决定树是一种“分而治之”的基本分类方法，实用于分类与回归标题。构建决定树涉及三个要害步伐：特征选择、决定树生成和修剪。决定树以特征为节点，类别为叶子节点，呈现树形结构。决定树的生成依赖于特征选择准则，常见的准则有信息增益、信息增益率和基尼指数。

分类树是一种基于树形结构的机器进修模型，用于打点分类标题。这类树型模型以决定树为代表，其目的是将输入数据别离到不同的类别中。分类树的构建过程涉及对特征空间的别离，以便在每个子空间内对数据进行分类。ID3算法，用于标称属性的决定树构建，出格实用于处置惩罚处罚分类数据。

决定树是一种树形结构模型，用于分类和回归阐明。其结构从根节点最先，通过测试特征，形因素支直至叶节点，每个叶节点代表一个分类成果。决定树既可用于分类也可用于回归。分类中，叶节点表示一个类别；回归中，凭据特征向量推测输出值。回归树将特征空间别离为单元，每个单元对应特定输出值。

决定树在分类和推测领域有多种典范，其中较为著名的是IDC5以及CART。ID3决定树采纳信息增益原则来构建，倾向于选择具有多个属性值的属性，但这或许导致太过拟合。比拟之下，C5决定树操纵信息增益率进行构建，这一战略在处置惩罚处罚属性值数目不均等时更为合理，从而禁止了ID3或许产生的偏斜。[!32!]

决定树是干什么用的

决定树(Decision Tree)常用于研究类别归属和推测关系的模型，好比是否抽烟、是否喝酒、年纪、体重等4项个人特征或许会影响到‘是否患癌症’，上述4项个人特征称作‘特征’，也即自变量（影响因素X），‘是否患癌症’称为‘标签’，也即因变量（被影响项Y）。

决定树是一种打点分类标题的算法。决定树，是一种通过图示罗列解题的有关步伐以及各步伐发生的前提与成果的一种方法。决定树不单可以资助人们大白标题，还可以资助人们打点标题。每个决定或事故都或许引出两个或多个事故，导致不同的成果，把这种决定分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决定树。

决定树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的根本上，通过组成决定树来求取净现值的渴望值大于便是零的概率，评价项目风险，鉴定其可行性的决定阐明方法，是直观运用概率阐明的一种图解法。因为这种决定分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决定树。

决定树阐明法是指阐明每个决定或事故（即自然状况）时，都引出两个或多个事故和不同的成果，并把这种决定或事故的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决定树阐明法。日常都是自上而下的来生成的。

决定树 决定树又称鉴定树，是一种呈树状的图形工具，恰当于描摹处置惩罚处罚中具有多种战略，要凭据几多前提的鉴定，确定所采纳战略的情况。左端圆圈为树根表示决定结点；由决定结点引出的直线，形似树枝，称为前提技，每条树枝代表一个前提；中间的圆圈称为前提结点；右端的实心圆表示决定成果。

决定树是一种常用的机器进修算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归推测。在构建决定树的过程中，决定树须要在多个特征中选择最佳的分枝方式。为了实现这一目的，决定树算法操纵了一个焦点指标——不纯度。不纯度权衡了节点的不确定性，每每通过信息熵（Entropy）或基尼系数（Gini Impurity）来打定。

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