（点击“阅读原文”即可进入查看课程表） 决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛， 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢？本文根据已有的决策树来分析， 一个想象中万能的决策树会有哪些变化？在这以前， 先总结下使用决策树的优缺点：优点 天然的可解释性。 这是决策树最大的优点了。 可
前言本篇内容为第六章内容，决策树模型。 为便于阅读，我将文章内容分为以下几个板块：基础知识实验内容拓展研究心得体会其中，各板块的介绍如下：基础知识
包含关于本章主题的个人学习理解，总结的知识点以及值得记录的代码及运行结果。实验内容
这是本篇的主题实验部分，也是老师发的实验内容，在电脑上（jupyter notebook）运行成功之后导出为markdown格式。其中，主标题为每一章的小节
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2024-05-05 07:09:07
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1.原理 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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是
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2024-07-02 20:09:39
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前言决策树（Decision Tree）是一种基于树结构进行决策分析的算法，可以用于分类和回归问题。我们将从多个方面介绍机器学习决策树，包括决策树原理、算法分析、简单案例。一、原理决策树的基本原理是将数据集分成不同的类别或回归值，通过构建树形结构的模型进行预测。决策树模型由节点和边组成，每个节点表示一个属性或特征，每条边表示一个属性或特征的取值。决策树的根节点表示最重要的特征，其余节点表示次要的特
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2024-05-31 17:48:00
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一、简介
（一）概念
决策树是一种十分常用的分类回归方法。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。（二）分类：
决策树分为分类决策树和回归决策树
分类回归树根据特征是否满足条件进行分类，根据需要选择的类别进行决策。回归决策树根据特征满足情况进行打分，根据得分进行决策。（三）决策树
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2024-04-16 15:38:49
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一、回归决策树的介绍1.什么是回归决策树回归决策树（Regression Decision Tree）是一种决策树算法，用于解决回归问题。与传统的分类决策树不同，回归决策树的目标是预测连续数值型的输出，而不是离散的类别标签。2.原理概述数据集准备：首先，需要准备训练数据集，包括输入特征和对应的输出值。每个样本都有一组特征值和一个连续数值型的输出。特征选择：选择最佳的特征来划分数据集。常用的划分准则
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2023-08-21 10:45:59
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目录前言一.决策树回归1.1.核心思想二.启发式切分与最优属性选择2.1.回归模型示例2.2.回归树的构建方法递归二分过拟合与正则化3.1.过拟合问题3.2.过拟合问题的解决方法3.2.1.约束控制树的过度生长3.2.2.剪枝3.2.3.正则化 前言 我们在前面部分介绍了决策树分类模型，有不了解的小伙伴可以回到前面学习一下，传统机器学习笔记4——决策树。实际上决策树也可以用作回归任务，我们称之
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2023-12-23 20:24:36
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一、CART决策树模型概述（Classification And Regression Trees）决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分，树的构建可以看成是变量（属性）选择的过程，内部节点表示树选择那几个变量（属性）作为划分，每棵树的叶节点表示为一个类的标号，树的最顶层为根节点。 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什
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2024-08-29 22:52:56
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分类决策树的概念和算法比较好理解，并且这方面的资料也很多。但是对于回归决策树的资料却比较少，西瓜书上也只是提了一下，并没有做深入的介绍，不知道是不是因为回归树用的比较少。实际上网上常见的房价预测的案例就是一个应用回归树的很好的案例，所以我觉得至少有必要把回归树的概念以及算法弄清楚。 我们以鸢尾花数据集为例进行分析。iris（鸢尾花）数据集共有5个属性：& Sepal.Length
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2024-10-29 20:11:00
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训练决策树回归模型默认使用均方误差 mse# 训练决策树回归模型 默认使用均方误差 msefrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn import datasetsboston = datasets.load_boston()features = boston.data[:,0:2]target...
原创
2022-07-18 14:51:16
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一、决策树决策树(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型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。决策树是基于树状结构
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2024-10-26 15:17:38
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1 - 决策树原理决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树的优点：1）可以自学习。在学习过程中不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练数据进行较好的
决策树之CART（分类回归树）详解主要内容 CART分类回归树简介CART分类回归树分裂属性的选择CART分类回归树的剪枝1、CART分类回归树简介 CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测结果是连续型数据，则CART生成回归决策树。数据对象的属性特征为离散型或连续型，并不是区别分类树与回归树的标准，例如表
# 决策树回归模型在Python中的应用
决策树回归模型是一种重要的机器学习算法，用于解决回归问题。它通过分裂数据集，构建树形结构，对未知数据进行预测。本文将介绍决策树回归模型的基本原理、在Python中的实现代码示例，以及相关的可视化图表。
## 一、决策树回归模型的基本原理
决策树回归的基本思想是将数据集划分为多个子集，直到每个子集中的数据具有足够的相似性。具体来说，它通过以下步骤构建模
（一）认识决策树1、决策树分类原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工
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2024-06-23 08:48:22
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决策时主要用于做分类任务，通过变形也可以做回归任务（叫做回归树）。它是一颗数据结构中的树的概念，它的非叶节点对应属性，叶节点对应预测结果。在我之前关于西瓜书第一章绪论部分的笔记中就提到过，所有的模型都是对现实世界某一个函数的逼近。决策树也不例外。训练样例是由特征属性和类标组成，而分类任务则是根据这些特征属性来对类标进行预测，与回归任务预测变量是连续值不同，分类任务主要用于预测离散值。神经网络对用户
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2024-08-22 22:27:36
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决策树算法类型决策树是一系列算法，而不是一个算法。 决策树包含了 ID3分类算法，C4.5分类算法，Cart分类树算法，Cart回归树算法。 决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。一般来讲，在决策树中，根节点和分节点使用方块表示，而叶子节点使用椭圆表示。 决策树的关键点在于如何取建立出一个树，如何建立出一个在可以达成目标的前提下深度最浅的树决策
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2024-05-29 21:58:06
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摘要： 决策树是非常基础的算法，其不仅能够进行分类还可以进行回归处理，也就是回归树。要想提高决策树的性能还需要做好剪枝的工作。关键词： 回归树，剪枝1 回归树之前已经介绍过决策树的基本理论了：【机器学习】这份分类决策树算法介绍请收好！。回归树（regression tree），顾名思义是将决策树应用于回归问题当中的，直接也介绍过如何使用knn算法做回归分析。现在看看如何使用树模型来进行回归分析。使
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2023-11-14 18:50:09
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1、决策树的原理 决策树是一种树结构，从根节点出发，每个分支都将训练数据划分成了互不相交的子集。分支的划分可以以单个特征为依据，也可以以特征的线性组合为依据。决策树可以解决回归和分类问题，在预测过程中，一个测试数据会依据已经训练好的决策树到达某一叶子节点，该叶子节点即为回归或分类问题的预测结果。 从概率论的角度理解，决策树是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。每个父节点可以看作子树的先验分布，
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2024-10-02 11:56:49
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# -*- coding: utf-8 -*-
#导入数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'E:\Python\machine learning\own\decision_tree\test.csv')
X = data.ix[:,0:4].values
y = data.ix[:,4].values
#设置待选的参数
from
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2023-06-27 11:10:42
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