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专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。DCA，临床决策曲线分析，更佳贴近临床实际，对临床工作的开展比AUC/NRI/IDI等更具有指导意义。我刚接触DCA的时候一个正经画DCA的R包都没有，现在R语言画DCA的方法实在是太多了，本来还想1篇推文讲完多种模型的，结果1篇说1种模型都够
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2023-11-01 15:57:16
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算法二：决策树算法 决策树定义 决策树模型是基于特征对实例进行分类的树形结构。由结点和有向边组成。结点包括内部结点和叶节点，内部结点为特征或属性，叶子节点表示一个类。【优点】模型具有可读性，分类速度快。 以鸢尾花为例，观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来
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2023-08-15 16:44:13
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# R语言分类决策树分析结果的方案
决策树是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。它能够通过树形结构来表达决策过程，并且易于可视化和理解。本文将以一个具体案例，向您展示如何在R语言中构建分类决策树，并分析结果。最后，我们将用状态图和流程图来说明整个分析过程。
## 案例背景
假设我们想要预测客户是否会购买某个产品。我们收集了以下变量进行分析：
- `年龄`（Age）: 客户的年龄
-
2007——2008年的全球金融危机凸显了透明度和严密性在银行业务中的重要性。由于信贷供应受到了限制，所以银行正日益紧缩其贷款体系，转向机器学习来更准确地识别高风险贷款。 因为决策树的准确性高，以通俗易懂的方法建立统计模型的能力强，所以它广泛地应用于银行业。由于许多国家的政府机构密切监控贷款业务，所以银行的高管必须能够解释为什么一个申请者被拒绝贷款申请，而其他人获得批准。此信息对于希望判断为何自己
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2023-08-22 19:12:25
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###### decision tree ##########
install.packages('rpart.plot')
install.packages('rattle')
install.packages('RColorBrewer')
library(rpart)
library(rattle)
library(rpart.plot)
library(RColorBrewer)
##
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2024-09-21 07:25:20
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学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法，因为它的运算速度快，准确性高，方便理解，可以处理连续或种类的字段，并且适合高维的数据而被人们喜爱，而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库，也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的，那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢，下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参
一、决策树概述1.决策树的概念： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。如：上图中长方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块中引出的箭头是分支，它可
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2023-11-09 06:48:41
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目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较 算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。在分类过程中，可以看作if-then规则的集合，也可以看作是特征空间与类空间上的条件概论分布。决策树学习，包括三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝，利用训练数据，根据损失函数最小化原则构建树
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2023-08-11 17:04:31
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一、简介决策树分类算法（decision tree）通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类。其典型算法包括ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、CART算法等。每一个决策树包括根节点（root node），内部节点（internal node）以及叶子节点（leaf node）。根节点：表示第一个特征属性，只有出边没有入边，通常用矩形框表示。内部节点：表示特征属性，有一条入边至少两条出边，通
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2023-06-25 10:04:37
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决策树算法，从名字中也可以理解到该算法是以树形结构建立模型的，该算法主要根据分层和分割的方式将预测变量空间划分为一系列简单区域。对某个给定的待预测的观测值，用它所属区域中训练的平均值或众数进行预测。决策树可以分为回归树和分类树，前者用于预测数值，后者用于预测类别。一、回归树我们若需要预测数值时，就需要使用到回归树。而创建回归树的步骤也就分为两大部分：1、将预测变量空间分割成i个不重叠的区域R_1,
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2023-08-16 16:18:43
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决策树是什么决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后我们得出决策：这是一个好瓜。这个决策如图所示： &
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2023-08-08 10:43:56
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决策树算法
决策树的创建
创建决策树的问题可以用递归的形式表示：
1、首先选择一个属性放置在根节点，为每一个可能的属性值产生一个分支：将样本拆分为多个子集，一个子集对应一种属性值；
2、在每一个分支上递归地重复这个过程，选出真正达到这个分支的实例；
3、如果在一个节点上的所有实例拥有相同的类别，停止该部分树的扩展。
问题：对于给定样
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2024-04-26 19:27:55
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R语言代码决策树的构建 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
#save print
sink("tree1.txt")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:
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2024-05-05 06:59:54
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本文通过示例介绍R实现CART(classification and regression tree)过程。当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。分类回归CART(classification and regression tree)方法使用一组预测变量构建决策树，用来预测响应变量。响应变量是连
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2023-06-25 13:59:25
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决策树(Decision Tree)：Tree-Based方法用于多元数据的分类和回归。决策树点是再现了人类做决策的过程，树可以图形化显示，很容易解释。但是树的分类和回归准确度比不上其他分类和绘图模型。决策树是随机森林、boosting等组合方法的基本组件，组合大量的树通常会显著提高模型的预测准确度，但会损失一些解释性。定性与定量变量均可用于Tree-Based方法。tree\rpart\mvpa
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2024-05-04 16:31:25
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众所周知，scikit-learn作为Python中进行机器学习最常用最重要的一个库，它的CART可视化真的很糟糕（隔壁的R比它不知道高到哪里去了）。举个栗子，使用scikit-learn加上graphviz对泰坦尼克号存活数据进行可视化，你只能得到类似以下这个玩意，这对非数据科学领域的人非常极其的不友好。 玩意 但是如果你用了如下的代码，那么你将得到这样一个一目
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2023-11-29 17:20:32
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决策树算法要想理解决策树的工作原理，首先需要了解决策树的层次结构。决策树由结点与有向边组成，其中，结点分为如下三种：根结点：无入边，但有零条或多条出边内部结点：有一条入边和多条出边叶节点：有一条入边，无出边每个叶节点都有一个类标号，根节点和内部结点包含属性测试条件，每个根节点和内部结点都对应一次条件判断，用来分开有不同特性的记录。对一条记录进行判断时，从根结点开始，根据判断进入相应分支
原创
2021-03-24 20:06:25
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ICDM于2006年底评选数据挖掘十大经典算法，C4.5(分类决策树)居首，前五名算法分别是C4.5, k-Means,SVM, Apriori,EM。大部分的算法对我们都很熟悉。C4.5居首主要因为其简单易懂，可解释性强。特别是在企业的具体业务应用过程中，模型的可解释性占有相当大的权重。本文主要基于R介绍决策树，并简单介绍一下随机森林。1、决策树简介：决策树是一颗倒长的树，主要由根节点、分支、叶
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2024-01-06 22:51:56
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通俗讲解决策树算法一、算法概述二、划分选择2.1 ID3决策树算法与信息增益信息熵信息增益2.2 C4.5算法与信息增益率增益率2.3 CART决策树算法与基尼指数三、 剪枝处理预剪枝后剪枝四、连续值处理二分法五、python代码实现5.1 创建数据集。5.2 计算数据集的信息熵（香农熵）5.2.1 辅助函数，统计样本中不同类别的数目5.2.2 计算信息熵5.3 根据属性对数据集进行分割5.3.
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2023-08-14 16:55:20
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决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。重要属性与接口：一个属性：feature_importances_ 四个接口：fit，score，apply，predict （由模型得到x或y，在fit形成模型后使用）tree.DecisionTreeClassifier 分
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2023-10-09 15:13:30
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