决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测。在其生成过程中，分割时属性选择度量指标是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。 决策树分类算法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法。都属于贪婪算法，自顶向下以递归的方式构造决策树。 ID3算法实例分析第1步计算决策属性的熵——经验熵第2步计算条件属性的熵——条件经验
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2023-07-25 13:33:51
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参数解析参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。可以使用"mse"或者"mae"，前者是均方差，后者是和均值之差的绝对值之和
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2023-08-30 17:45:07
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文章目录系列文章目录决策树简介一、参数二、常用函数三、模型调参注意事项总结 决策树简介 决策树概念：决策树(Decision Trees)是一种非参监督学习方法，即没有固定的参数，对数据进行分类或回归学习。决策树的目标是从已知数据中学习得到一套规则，能够通过简单的规则判断，对未知数据进行预测。这里我们只讨论决策树分类的功能。 决策树组成：根节点、非叶子节点（也叫决策点、子节点、内部节点）、分
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2023-08-04 19:03:30
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决策树调参记录一下决策树调参，在所有模型进行调参前，都应该熟悉算法的思路流程，这样才能进行更好的调参。 决策树分为回归树和分类树，回归树与分类树在Python的sklearn中分别对应着两个不同的函数，其中回归树为：DecisionTreeRegressor 分类树为：DecisionTreeClassifier。 虽然说函数名字不同，但是这两个函数的参数其实大差不大。参数名含义criterion
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2023-08-03 13:18:16
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1、相关库：sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。两者的参数区别如下表：参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"entro
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2023-07-03 11:04:57
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决策树也是有监督机器学习方法。决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。基本概念属性(Feature): 训练数据中每列都是一个属性。标签(Label)：训练数据中的分类结果。如何构造决策树这里，要解决的问题是采用哪些数据属性作为分类条件，最佳次序是什么？方法一：采
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2024-04-08 19:37:33
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决策树简介决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的。信息熵计算：信息增益的计算：代码调式import matplotlib.py
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2024-02-11 07:38:10
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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。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn import tree #导入需要的模块
clf =
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2023-07-25 14:16:12
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# 使用Java实现决策树进行文本分类
## 一、流程概述
在使用Java实现决策树进行文本分类的过程中，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------------------|
| 1 | 数据准备：收集并整理文
原创
2024-10-04 04:29:46
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简介 决策树是广泛用于分类和回归任务的监督模型。 在本文中，我们将讨论决策树分类器以及如何动态可视化它们。 这些分类器在训练数据上构建一系列简单的if / else规则，通过它们预测目标值。 在本演示中，我们将使用sklearn_wine数据集,使用sklearn export_graphviz函数，我们可以在Jupyter中显示树。from sklearn.tree
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2024-04-25 09:37:10
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决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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决策树(DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，监督学习方法，非参数分类器。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的分而治之策略。决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的纯度越来越高。度量样本纯度的指标：(1).信息熵（information entropy）：&n
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2024-05-30 22:00:01
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决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依
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2023-10-20 20:41:55
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一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。二.决策树算法 1.概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程
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2023-11-03 12:38:45
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大家有没有听说过“三行代码行天下”这句话真的有这么强吗？没错，你没有听错python在数据处理建模这方面确实段位很高那么，python中的最重要的装备之一就是“sklearn”下面我们就来看看sklearn是如何来实现决策树中的分类树的本文目录： 1
概述 1.1 sklearn
中的决策树 2 DecisionTreeClassi
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2024-03-05 20:09:57
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# Python决策树分类实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现决策树分类。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们先来了解整个实现决策树分类的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-09-04 15:28:31
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
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2023-05-29 23:27:29
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目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提
本片文章的整体框架如下所示：1. 决策树是什么？决策树是一种基本的分类和回归的方法，是基于树结构来进行决策。这种决策方式跟我们人类进行决策时有点类似，所以我们举一个相亲的例子，比如女方在相亲时会对男性程序员的年龄进行判断，假如年龄大于30，那么就不见了，因为30之后可能头发都没了，那么假如是小于等于30，则继续判断这个男性程序员的长相。如下图所示，某个女方在决定见不见男性程序员时，可能会有如下的决
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2023-10-31 23:35:26
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目录现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”决策树决策树求解决策树算法优缺点知识巩固Python实战：决策树判断员工是否适合相关工作拓展学习现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”简历上有什么：个人技能、工作经验、学校学历、期望薪资等任务：根据求职者的相应技能、工作经验、学历背景和薪资要求判断能否安排该求职者面试。决策树一种基于样本分布概率，以树形结构的方式，实现多层判断从而确定目标所属类
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2023-08-29 19:07:15
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