决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据；决策树缺点：可能会产生过度匹配问题。决策树的一般步骤：（1）代码中def 1，计算给定数据集的香农熵：其中n为类别数，D为数据集，每行为一个样本，pk表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例，Ent(D)越小，D的纯度越高，即表示D中样本大部分属于同一类；反之，D的纯度越低，即数据集D中的类别数比较多。（2
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2023-08-30 23:47:02
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Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
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2023-08-15 15:31:24
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总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树绘制treePlotter测试与使用 treePlotter东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。treePlotter.py'''
Created on Oct 14, 2010
@author: Pete
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2023-06-29 22:26:04
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# 如何在Python中绘制决策树
在机器学习和数据分析中，决策树是一种非常直观且有效的分类和回归方法。对于刚入行的小白来说，学习如何绘制决策树是个不错的开始。本文将带您一步一步地实现这一目标。
## 流程概览
在开始之前，我们先看一下绘制决策树的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------
作业二：决策树算法表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。1.画出完整决策树；2.预测测试1用例的发芽情况；3.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。表1 豌豆种子在不同环境下发芽情况数据表编号形状颜色大小土壤
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2024-06-15 21:16:40
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### 绘制决策树
决策树是一种常见的机器学习算法，它通过将数据集划分成不同的分支来进行决策，每个分支的选择是基于某个特征的取值。决策树可以用于分类问题和回归问题，它简单直观，易于理解和解释，因此在实际应用中得到广泛的应用。
在本文中，我们将使用Python的scikit-learn库来绘制决策树，并通过一个简单的示例来说明如何使用决策树算法进行分类。
#### 1. 数据准备
首先，我们
原创
2023-10-16 04:09:47
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机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学
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2024-01-22 20:12:13
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上篇中，实现了创建决策树但并不直观，这里学习绘制决策树，便于直观理解。Matplotlib提供了名为pylab的模块，其中包括了许多numpy和pyplot中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，可以用于IPython中的快速交互式使用。Matplotlib中的快速绘图的函数库可以通过如下语句载入：[python] view plain copy print?import matplotl
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2023-07-07 11:07:49
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# 绘制决策树的函数 Python
## 引言
在机器学习和数据分析中，决策树是一种广泛使用的分类和回归技术。决策树以图形的方式表示决策过程，能够清晰地展示各个特征对最终决策的影响。因此，绘制决策树不仅有助于解释模型的推理过程，还能够帮助我们理解数据的结构。本文将介绍如何在 Python 中绘制决策树，并提供完整的代码示例。
## 什么是决策树？
决策树是一种树形结构，其中每个节点代表一个
原创
2024-09-02 04:14:52
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Python是一种广泛应用于各种领域的编程语言，它提供了丰富的库和工具来简化开发过程。在机器学习和数据分析领域，决策树是一种常用的算法，用于分类和预测。在Python中绘制决策树图可以帮助我们更好地理解和展示决策树的结构和过程。在本文中，我将向你介绍如何在Python中绘制决策树图，并提供相应的代码和解释。
## 绘制决策树图的流程
下面是绘制决策树图的整个流程，可以通过表格展示步骤：
|
原创
2024-01-24 09:45:54
115阅读
决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
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2023-08-09 14:44:43
271阅读
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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最近看完了《机器学习实战》和天池直播课堂中的决策树算法，觉得意犹未尽，特别是信息熵部分理解并不透彻，于是又把西瓜书中的决策树看了，略有感悟，希望与大家分享一下，下面我按照自己的理解，尽量用通俗的语言总结记录下决策树算法。1.决策树介绍举个通俗的栗子来解释一下什么是决策树，想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友：女儿：有没有房子？母亲：有。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？ 母亲：不
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2024-08-07 13:22:55
24阅读
上一篇讲了ID3决策树原理，现在开始拿一个例子进行实战一、python机器学习库scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。sklearn基本包含了所有机器学习的方式
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2024-07-24 08:47:37
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Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
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2024-03-19 00:08:59
26阅读
1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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决策树是种可视化的模型，可做分类也可做回归。概念内容详看前章，本文讲如何python 实现。回顾一下比如我知道一组人的信息：年龄、是否有工作、是否有房贷…这叫特征值，现在再来一些人，这时我想能否贷款给他。我该怎么做呢，就可以用决策树模型实现。左边是数据，右边是树。当然这棵树没有把全部的特征向量放进去只是示意了一下。 &nb
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2023-06-29 15:13:26
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机器学习——决策树模型：Python实现1 决策树模型的代码实现1.1 分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）1.2 回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）2 案例实战：员工离职预测模型搭建2.1 模型搭建2.2 模型预测及评估2.2.1 直接预测是否离职2.2.2 预测不离职&离职概率2.2.3 模型预测及评估2.2.4 特征重要性评估3
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2023-06-20 21:24:13
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决策树是一种主要应用于数据分类场景的算法。它是一个树形结构，其中每个节点代表要素，每个边缘代表所做出的决策。从根节点开始，我们继续评估分类特征，并决定遵循特定的优势。每当有新数据点出现时，都会反复应用相同的方法，然后在研究所有必需的特征或将其应用于分类方案时得出最终结论。因此，决策树算法是一种监督学习模型，用于预测具有一系列训练变量的因变量。示例我们将获取kaggle提供的药物测试数据。第一步，我
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2023-07-01 09:09:21
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