决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。机器学习中，决策树是一个预测模型，它表示对象属性与对象值之间的一种映射。决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。一般情况下常用于分类问题，因此也常常称为分类决策树。一个决策树包含三种类型的节点：决策节点：通常用矩形框来表示机会节点：通常用圆圈来表示终结点：通常用三角形来表示决策树生成
任务描述本关任务：根据编程要求，完成任务。编程要求打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，完成任务。在本地目录 /data/bigfiles 中有两个文件 a.txt 与 b.txt，现在需要对这两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，将合并结果存储到 /root/result/ 目录下。下面是 a.txt 与 b.txt存储的内容示例：20170101 x20170
1 决策树概述1.1 决策树模型简介决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一种类别。树的组成： 根节点：第一个选择点 非叶子结点与分支：中间过程 叶子节点：最终的决策结果1.2 决策树建立步骤1.3 三种经典的决策树生成算法决策树建立过程中，选择合适的特征及该特征下选择合适的决策值对决策树的结构影响很大，对决策树的研究基本上集中于该问
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、决策树的背景最早的决策树算法是由
1、决策树定义决策树模型呈现树形结构，在分类问题中，表示基于特征（属性或数值） 对实例进行分类的过程。 决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，其算法通常是一个递归地选择最优的特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个很好的分类的过程，如此递归地进行下去，直至所有训练数据子集能被基本正确分类。 决策树学习算法包括3部分：特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有ID
定义分类决策树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：内部结点和叶结点。内部结点表示分类的一个特征或者属性，叶结点表示实例属于某一个类。内部结点将特征划分为互不相交的部分。算法思想决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。即从数据集中对特征进行选择，然后按照这些特征的值，将数据集划分为互不相交的部分。信息增益在信息论和概率统计中，熵是表示随机变量不确定性
SWEBOK 与软件过程第1关：软件工程的知识体系-SWEBOK任务描述相关知识作答要求参考资料答案第2关：软件过程任务描述相关知识作答要求参考资料答案 第1关：软件工程的知识体系-SWEBOK任务描述本关任务：根据所学的有关 swebok 的相关知识，完成右侧练习题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：SWEBOK 的具体含义；SWEBOK 的知识域。SWEBOK是什么 软件工程是信息科技领
决策树的基本概念顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，在网上看到一个例子十分有趣，放在这里正好合适。现想象一位捉急的母亲想要给自己的女娃介绍一个男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。这个女孩的挑剔过程就是一个典型的决策树，即相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员将男童鞋分为两个类别：见或
原创
2022-04-19 16:13:28
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文章目录初识决策树初识决策树决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示-个属性.上的判断，每个分支代表-
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2022-06-17 16:53:39
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决策树是类似流程图的结构，其中每个内部节点表示一个测试功能（例如，硬币翻转出现正面或反面），每个叶节点都表示一个类标签（在计算所有特征之后做出的决定）和分支表示导致这些类标签的功能的连接。从根到叶的路径表示分类规则，
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2021-09-28 15:59:48
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此文参考了 以及周志华老师的《机器学习》决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。如果对于第
介绍决策树分为分类决策树和回归决策树：上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树： 监督学习——决策树理论与实践（上）：分类决策树 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象/分类，树中的每
决策树是类似流程图的结构，其中每个内部节点表示一个测试功能（例如，硬币翻转出现正面或反面），每个叶节点都表示一个类标签（在计算所有特征之后做出的决定）和分支表示导致这些类标签的功能的连接。从根到叶的路径表示分类规则，下图说明了使用标签进行决策的决策树的基本流程...
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2019-05-04 21:26:00
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一、决策树 从数据集中构造一颗决策树决策树构造过程：选择不同属性对决策树进行分裂（生长），让叶子节点中更纯 属性分
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2022-10-05 22:58:32
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决策树（Decision Tree） 决策树是监督学习(supervised learning)的一种。 机器学习中分类和预测算法的评估： 1.准确率 2.速度 3.强壮型 4.可规模性 5.可解释性 什么是决策树？ 决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分
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2017-11-04 21:58:00
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机器学习-决策树-ID3决策树 原理看上一篇，这篇只有代码实现 它以信息熵为度量标准，划分出决策树特征节点，每次优先选取信息量最多的属性，也就是使信息熵变为最小的属性，以构造一颗信息熵下降最快的决策树。 缺点 ID3算法的节点划分度量标准采用的是信息增益，信息增益偏向于选择特征值个数较多的特征。而取
原创
2022-06-10 19:24:00
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机器学习-决策树-C4.5决策树 针对ID3算法存在的一些问题，1993年，Quinlan将ID3算法改进为C4.5算法。该算法成功地解决了ID3算法遇到的诸多问题，发展成为机器学习的十大算法之一。 C4.5并没有改变ID3的算法逻辑，基本的程序结构仍与ID3相同，但在节点的划分标准上做了改进。C4
原创
2022-06-10 19:24:18
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读书笔记 周志华老师的《机器学习》 4.1 基本流程 一个决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树的生成是一个递归过程，在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：（
目录一：方差与偏差：二：决策树的介绍：三：代码实现决策树：四：熵：1：特征选择问题：2：熵的概念：3：代码实现熵：五：信息增益（熵增益）：1： 信息增益的描述：2： 信息增益算法：一：方差与偏差：1：方差：描述的是数据本身的一种分布情况。2：偏差：实验值与目标值之间的差异程度。3：如果方差很小，对我们模型来说是没有任何帮助的，我们就会去掉这些值。例如：身高都是1.6米左右，我们就去掉身高这一列。二：决策树的介绍：1： 决策树天然解决多分类问题。2：决策树可以做多分类问题。3：决策树是
原创
2021-07-30 13:58:44
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决策树的简介在数据集中度量一致性使用递归构造决策树使用 Matplotlib 绘制属性图决策树的认识决策树是一种树形结构，其中每个内部节.
原创
2023-02-18 00:26:09
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