决策树算法，从名字中也可以理解到该算法是以树形结构建立模型的，该算法主要根据分层和分割的方式将预测变量空间划分为一系列简单区域。对某个给定的待预测的观测值，用它所属区域中训练的平均值或众数进行预测。决策树可以分为回归树和分类树，前者用于预测数值，后者用于预测类别。一、回归树我们若需要预测数值时，就需要使用到回归树。而创建回归树的步骤也就分为两大部分：1、将预测变量空间分割成i个不重叠的区域R_1,
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2023-08-16 16:18:43
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R语言代码决策树的构建 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
#save print
sink("tree1.txt")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:
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2024-05-05 06:59:54
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决策树算法
决策树的创建
创建决策树的问题可以用递归的形式表示：
1、首先选择一个属性放置在根节点，为每一个可能的属性值产生一个分支：将样本拆分为多个子集，一个子集对应一种属性值；
2、在每一个分支上递归地重复这个过程，选出真正达到这个分支的实例；
3、如果在一个节点上的所有实例拥有相同的类别，停止该部分树的扩展。
问题：对于给定样
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2024-04-26 19:27:55
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决策树是什么决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后我们得出决策：这是一个好瓜。这个决策如图所示： &
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2023-08-08 10:43:56
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本文通过示例介绍R实现CART(classification and regression tree)过程。当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。分类回归CART(classification and regression tree)方法使用一组预测变量构建决策树，用来预测响应变量。响应变量是连
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2023-06-25 13:59:25
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tail(iris)
library(rpart)
data("iris")#加载数据
attach(iris)#简化过程，即不使用$也可以访问iris
s<-sample(nrow(iris),size=120,replace=F)
#使用sample进行随机抽样从第1行到nrow的iris
#从中抽出120行，replace=F是不放回的抽样
#默认是按照column（列）抽样，这里我们
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2023-05-23 16:18:56
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R语言代码 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:length(inputfile$age))
inputfile$age[i]=if
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2023-08-31 20:54:20
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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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# 决策树剪枝
## 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。它通过构建一个树状结构，根据不同的特征将数据集划分为不同的类别。在构建决策树时，为了避免过拟合问题，常常采用剪枝技术。决策树剪枝是通过去除一些决策树的分支或子树，从而减少模型复杂度，提高泛化能力。
## 剪枝方法
决策树剪枝方法主要有预剪枝和后剪枝两种。
### 预剪枝
预剪枝是在构建决策树的过程中进行剪枝。
原创
2023-07-23 08:50:15
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决策树算法要想理解决策树的工作原理，首先需要了解决策树的层次结构。决策树由结点与有向边组成，其中，结点分为如下三种：根结点：无入边，但有零条或多条出边内部结点：有一条入边和多条出边叶节点：有一条入边，无出边每个叶节点都有一个类标号，根节点和内部结点包含属性测试条件，每个根节点和内部结点都对应一次条件判断，用来分开有不同特性的记录。对一条记录进行判断时，从根结点开始，根据判断进入相应分支
原创
2021-03-24 20:06:25
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ICDM于2006年底评选数据挖掘十大经典算法，C4.5(分类决策树)居首，前五名算法分别是C4.5, k-Means,SVM, Apriori,EM。大部分的算法对我们都很熟悉。C4.5居首主要因为其简单易懂，可解释性强。特别是在企业的具体业务应用过程中，模型的可解释性占有相当大的权重。本文主要基于R介绍决策树，并简单介绍一下随机森林。1、决策树简介：决策树是一颗倒长的树，主要由根节点、分支、叶
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2024-01-06 22:51:56
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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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决策树首先区分树模型和线性模型的区别：线性模型：对所有特征给予权重相加得到一个新的值 （例：逻辑回归通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类）逻辑回归只能找到线性的分割 （输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射）树型模型：决策树对每一个特征做一个划分决策树可以找到非线性分割树模型拟合出来的函数是分区间的阶梯函数，可以产生可视化的分类规则决策树原理：采用自顶向下
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2023-12-16 16:02:50
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借一下周老师的图。决策树可以用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。其中第一个难点就是节点字段的选择，究竟该以数据的哪个类型作为节点呢？节点字段的选择这里首先引入一个信息增益的概念，也就是信息熵。延伸的感念有信息熵、基尼指数，核心思想都是将数据中的根节点挑选出来。信息增益的缺点是会偏向于取值较多的字段，信息增益率就是在信息增益的基础上增加了惩罚函数。而基尼指数就是适用于预测连续性因变量。决策树
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2023-06-25 15:23:02
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```markdown
在这篇博文中，我们将探讨如何使用Java实现决策树的完整代码，并系统地展示相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和迁移指南。随时可以跟随具体的图表和代码示例，一步一步实现功能。
## 环境预检
为了成功运行Java决策树，我们需要确认以下系统要求：
| 系统要求 | 详细信息 |
| ------------- |
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法，可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构，节点表示特征或者属性，
而边表示的是属性值，边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中，由顶向下，根据特征或属性值选择分支，递归遍历直到叶节点，将实例分到叶节点对应的类别中。
决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类（或者误差最小）
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2024-10-22 14:01:27
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# R语言中的决策树修剪
决策树是一种常用的分类和回归模型，但在处理复杂数据时可能会产生过拟合现象。即模型在训练集上表现优异，但在测试集上效果不佳。为了减轻这一问题，决策树的修剪（Pruning）被引入。本文将介绍如何在R中实现决策树的修剪，帮助您更好地理解和应用这一方法。
## 什么是决策树修剪？
决策树修剪是指从已建立的决策树中去除一些不重要的节点或分支，以提高模型的泛化能力。通过修剪，
原创
2024-09-29 03:57:12
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目录决策树简述决策树原理？为什么要对决策树进行减枝？如何进行减枝？简述决策树的生成策略PCA简述主成分分析PCA工作原理，以及PCA的优缺点？PCA中有第一主成分、第二主成分，它们分别是什么，又是如何确定的？逻辑回归逻辑回归是线性模型么，说下原因？逻辑回归算法为什么用的是sigmoid函数而不用阶跃函数？其他分析KNN与K-means中k值如何进行选取并解释两者之间的区别？对于数据异常值，我们一般
RevoScaleR中的rxDTree函数使用基于二进制的递归分区算法来匹配基于树的模型。得到的模型与推荐的R包rpart生成的模型相似。就像rpart一样，rxDTree也支持分类树和回归树；差异由响应变量的性质决定：一个因子响应生成一个分类树；数值响应生成回归树。
rxDTree算法决策树是一种广泛应用于分类和回归的有效算法。构建决策树通常需要对所有连续变量进行排序，以便决定在何处
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2024-05-05 07:01:03
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常见决策树 简述决策树构建过程构建根节点，将所有训练数据都放在根节点选择一个最优特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下最好的分类如果子集非空，或子集容量未小于最少数量，递归1，2步骤，直到所有训练数据子集都被正确分类或没有合适的特征为止详述信息熵计算方法及存在问题 其中，D为数据全集，C为不同因变量类别k上的子集(传统意义上的y的
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2023-08-31 09:51:13
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