注：本文分析的C4.5代码是网上很流行的那份代码，非原创，本文只做代码分析 C4.5训练样本和测试样本来自 Matlab实现决策树C4.5算法并执行 作者：William_Dong 最后分析了tree的结构，只是初步理解，之后会运用新的样本集。 （高亮！！！！啊啊啊啊，疯了，这个C4.5的程序是错误的， 具体是连
实验一：决策树算法实验【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。【实验内容】设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。针对给定的房贷数据集(数据集表格见附录1)实现ID3算法。熟悉sklearn库中的决策树算法；针对iris数据集，应用sk
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2023-07-15 21:26:44
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机器学习实践
@目录决策树IMDB数据集电影评测分类（二分类问题）1. 数据集讲解：2. 代码实现：a) 取出数据集：b) 数据处理：决策树IMDB数据集电影评测分类（二分类问题）1. 数据集讲解：该数据集是IMDB电影数据集的一个子集，已经划分好了测试集和训练集，训练集包括25000条电影评论，测试集也有25000条，该数据集
每天学习一点点，开始啦！记录自己的成长史，哈哈哈???导入的路径书写格式：直接复制路径在路径前加字母r,如：pd.read_csv(r'C:\Program Files')；将复制的路径的下划线改为向左的下划线，如：pd.read_csv('C:/Program Files')；基本思路：导入需要用到的库导入数据集，探索数据对数据进行预处理提取标签和特征矩阵，分测试集和训练集导入模型，粗略地看一下
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2024-04-04 06:53:12
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一、主类成员认识 我们概念讲解是在这里，下面便是成员变量。我们一点一点看，最后拉通走一遍。整个程序我是顺序运行的，给一个标题方便大家去找对应的方法public class ID3 {
/**
* 数据集
*/
Instances dataset;
/**
* 这个数据集是纯的（只有一个标签）？
*/
boolean pure;
/**
* 决策类的数量. 二元分
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2023-11-22 17:18:07
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决策树的特点决策树的用途决策树的适用范围数据类型特征可以连续和离散 因变量分类时是离散，回归时是连续算法支持模型树结构特征选择连续值处理缺失值处理剪枝ID3分类多叉树信息增益不支持不支持不支持C4.5分类多叉树信息增益比支持支持支持CART分类，回归二叉树基尼系数，均方差支持支持支持决策树的优点1）简单直观，生成的决策树很直观。 2）基本不需要预处理，不需要提前归一化，处理缺失值。 3）使用决策树
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2024-05-10 16:30:46
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文章目录一、直观理解决策树二、熵的作用三、信息增益四、决策树构造实例4.1 问题描述4.2 根节点构造五、信息增益率和GINI系数5.1 信息增益存在的问题5.2 信息增益率5.3 GINI系数六、连续值特征划分七、剪枝方法（预剪枝和后剪枝）八、回归问题预测思路九、Python代码实现决策树9.1 导入所需要的库9.2 构建数据集9.3 函数编写9.4 测试算法效果十、SkLearn库实现决策树
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2023-10-02 20:55:05
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本文用通俗易懂的方式来讲解分类树中的回归树，并以“一维回归的图像绘制”和“泰坦尼克号幸存者预测”两个例子来说明该算法原理。以下是本文大纲： 1 DecisionTreeRegressor 1.1
重要参数，属性及接口 criterion 1.2 交叉验证 2
实例：一维回归的图像绘制 3
实例：泰坦尼克号幸存
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2024-06-05 22:16:58
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目录前言一、基本概念1. 决策树回归的原理2. 构建决策树回归模型的步骤3. 决策树回归的优缺点4. 决策树回归的应用场景二、实例前言决策树回归（Decision Tree Regression）是一种常用的机器学习算法，用于预测连续型变量的取值。它基于树结构来对数据进行建模和预测，通过将数据集划分为不同的区域，并在每个区域内预测一个常数值来实现回归任务。在本文中，我将详细介绍决策树回归的原理、构
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2024-06-12 08:54:39
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在本博文中，我们将围绕“Java决策树预测”的应用展开，深入探讨背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等方面，以期为大家提供一个全面系统的解决方案。
## 背景定位
在现代的数据驱动决策过程中，传统的手工分析方法已经无法满足日益增长的需求，而决策树作为一种可解释性强的机器学习算法愈加受到青睐。使用Java实现决策树预测，可帮助企业在客户分析、风险评估等方面做出更加准确的决策
目录概念决策树的学习过程决策树三种常用方法决策树算法的参数决策树的总结一、概念决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模
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2023-12-05 20:19:19
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我用一些机器学习的算法对数据进行一个分类，下面是一些需要用到的基础代码，以决策树为例，并不包括针对项目的模型处理和修改，留作记忆学习。对于数据划分训练集直接省略def Tree_score(depth = 3,criterion = 'entropy',samples_split=2):
#构建树
tree = DecisionTreeClassifier(criterion = criter
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2023-11-29 10:51:19
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目录酱一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集二、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、总结 一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集下载LibSVM
将下载的压缩文件解压如下：点击windows文件夹，在文件夹中找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行。在程序运行框内点击鼠标左键就能打点，点击Change后能够换颜色，最后点击Save将数据保存为train.txt。在原有基础上再
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2024-02-29 11:16:55
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import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.Iterator;
//调试过程中发现4个错误 ，感谢宇宙无敌的调试工具——print
//1、selectAtrribute中的一个数组下标出错 2、两个字符串相等的判断
//3、输入的数据有一个
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2023-11-21 10:32:59
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说明：每个样本都会装入Data样本对象，决策树生成算法接收的是一个Array<Data>样本列表，所以构建测试数据时也要符合格式，最后生成的决策树是树的根节点，通过里面提供的showTree()方法可查看整个树结构，下面奉上源码。 Data.java package ai.tree.data;
import java.util.HashMap;
/**
* 样本类
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2023-11-11 15:49:56
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GBDT 是一种 Boosting 类型的决策树，即在算法产生的众多树中，前一棵树的错误决定了后一棵树的生成。我们先从最为简单的例子开始，一起来学习 GBDT 是如何构造的，然后结合理论知识，对算法的每个细节进行剖析，力求由浅入深的掌握该算法。我们的极简数据集由以下 3 条数据构成，使用它们来介绍 GBDT 的原理是再好不过了，假设我们用这些数据来构造一个 GBDT 模型，该模型的功能是：通过身高
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2024-01-02 18:22:30
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决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集D的每一次划分，都希望根据某特种划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小如何度量划分数据集前后的数据集的纯度以及不确定性呢？答案：特征选择准则常见的决策树算法：ID3、C
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2024-06-19 06:55:58
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目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码 前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法，属于监督学习；也就是给出一批样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果。算法通过学习这些样本，得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出合适的分类2、样本数据假设现有用户14名，其个
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2023-07-28 16:37:33
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决策树要点如下图： 1，CART 算法全称 分类回归树 2，CART 算法其实是一个比较复杂的算法，这里说明一个其简单的形式。 3，CART 算法包括两个步骤：第一步：分裂数据集生成回归树。第二步，为避免过拟合，对回归树进行剪枝处理。 4，CART 算法和决策树ID3算法一样，本质上也是构建一个决策树。它较之ID3算法的不同之处在于：第一，ID3算法每生成一
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2024-04-24 15:37:22
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分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解熵的概念对理解决策树很重要决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。熵就是用来描述不确定性的。 案
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2024-04-18 15:04:18
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