1.基尼系数：最大为1，最小为0。越接近于0代表收入越平等，越接近于1代表收入越悬殊。那么在决策树分类中，Gini系数越小，数据集合大小越平等，代表集合数据越纯。我们可以在分类前计算一下Gini系数，分类后在计算一下Gini系数。找到分类后最小的基尼系数就代表分类条件最好。我们一定要找到某个分类条件可以使得分类后的基尼系数最小。可以尝试多个分类条件，哪个分类条件分类完成后基尼系数最小，哪个分类条件
决策树算法是一种有监督学习算法，代表的是对象属性和属性值之间的映射关系。树中的每个结点表示某个对象。分叉路径代表可能的属性值。每个叶子结点为从根结点到该叶子结点所经历的路径所表示的对象的值。常用的决策树算法有ID3，C4.5，CART，随机森林等。１.构建决策树的基本步骤：(1)将数据集D看做一个结点 (2)遍历每个变量并计算一种划分方式，找到最好的划分点（属性） (3)划分
目录1. 概述2.graphviz对决策树模型进行可视化 2.1 通过gini算法 训练鸢尾花分类决策树 将训练好的模型保存成.dot文件2.2 采用graphviz将dot文件转化为png图片2.3 查看图片2.4 虚拟环境中安装graphviz 直接调用api查看决策树模型2.4.1 虚拟环境中安装graphviz 2.4.2 直接调用ap
节点分裂，特征选择从概率学角度，样本集中不同样本类别分布地越均匀，说明不确定性越大，比如投掷硬币，50%正，50%负，完全不确定，而决策树模型就是需要选取特征，通过特征取值对样本进行子集划分，使得子集中的不确定性减少。描述不确定性的算法模型：1 gini纯度 2 信息熵 两个函数都是在样本分布越均匀时取值越大。 而gini纯度使用幂，信息熵使用对数，gini对于计算机计算量更小特征选择的过程就是在
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，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy（熵） = 系统的凌乱程度
就决策树来说，算法本身是(为数不多的)天然支持categorical feature的机器学习算法，但是如果是high cardinality，那么理论上最优的split要遍历所有二分组合，是指数级的复杂度，Python的implementation只解决数值型feature，把这个难题丢给用户了，xgboost也是一样，作者的解释是为了给用户更多自主权决定如何处理categorical feat
DecisionTreeRegressor 树模型参数:1.criterion gini(基尼系数) or entropy(信息熵) 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中（数据量大的时候）3.max_features None（所有），log2，sqrt，N 特征小于50的时候一般使用所有的4.max_depth 数
摘要：本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍，然后编写程序实现决策树算法，再根据Python自带机器学习包实现决策树算法，最后从决策树引申至集成学习相关内容。 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法，在机器学习领域通常有着不错的表现，决策树在生活中决策去做某件事时，会根据自己的经验考虑到多种因素，那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠，决定最终结果的过程其实就算是
本章介绍的是决策树算法，决策树算法是一类非参的模型，在学习过程中没有显式的参数训练过程。一:如何生成决策树？ 1. 决策树的生成可以视作对样本空间反复划分成一个个区域的过程，这些区域互不相交，且并集为整个样本空间。用于分类时，每个区域返回一个类别判断或者类别判断的概率。算法采用递归这种计算机非常善于处理的操作进行。对递归来说最重要的便是设置递归的
决策树学习的时候手抄了很多大佬们的笔记，这是从手抄本上重新整理的，有空搜一搜把参考过的大佬们的链接贴上来。1. 几种常见算法的简单对比算法类别算法特点对比损失函数随机森林（RF）bagging方法，基于样本对样本进行有放回采样，多次采样来训练不同树，最后投票得到结果adaboostboosting方法，基于样本提高被错分样本的权重，最后加权计分来得到结果，使用的决策树通常为单层决策树（一个决策点）
如图，为使用到的公式，信息熵表明样本的混乱程度，增益表示熵减少了，即样本开始分类，增益率是为了平衡增益准则对可取值较多的属性的偏好，同时增益率带来了对可取值偏小的属性的偏好，实际中，先用增益进行筛选，选取大于增益平均值的，然后再选取其中增益率最高的。以下代码纯粹手写，未参考其他人代码，如果问题，请不吝赐教。1，计算信息熵的函数import numpy as np
# 计算信息熵
# data:li
自说原理：决策数是用训练集训练出一棵树，树怎么分叉是由属性（特征决定），测试集的属性按照这个树一直走下去，自然就分类了。一般树的深度越小越好，那如何选属性作为根节点，又选择哪一个属性作为第二个分叉点尼？这就用到了信息熵与信息增益的知识。ID3中选择信息增益大的，C4.5中选择增益率大的。以书中的数据集为例： 属性1 no surfacing属性2 flippers标签1.
所有 Analysis Services 数据挖掘算法都会自动使用功能选择来改善分析效果以及减轻处理工作量。用于功能选择的方法取决于生成模型所用的算法。控制决策树模型的功能选择的算法参数为 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 和 MAXIMUM_OUTPUT。 算法 分析方法 注释 决策树兴趣性分数Shannon 平均信息量Bayesian with K2 PriorBa
信息论基础 熵：度量样本集合纯度最常用的指标，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。 假设当前样本集合D的第k类样本比例为Pk(k=1,2,3,…，|y|),则D的熵定义为 联合熵：样本类别越多，状态数也就越多，熵就越大，混乱程度就越大。 当样本类别为均匀分布时，熵达到最大，且 0≤Ent(D)≤logn。 将一维随机变量分布推广到多维随机变量分布，则其联合熵 (Joint entropy)
1． 适用的场景（1）分析对某种响应可能性影响最大的因素，比如判断具有什么特征的客户流失概率更高；（2）为其他模型筛选变量。决策树找到的变量是对目标变量影响很大的变量。所以可以作为筛选变量的手段。注：1）决策树筛选的变量之间的独立性可能不够，因为决策树每次选择变量时不会考虑变量和其他变量的相关性。所以，如果其他模型自变量的相关性很敏感，用决策树筛选变量时需要检查变量的相关性。2）如果为回
文章目录决策树算法的定义发展历程适用范围及其优缺点适用范围优点缺点代码实现 决策树算法的定义决策树（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，他代表的是对象属性与
今天用python实现了一个决策树模型，python做机器学习有大量的库支持，简洁高效，没有深厚数学与算法基础的人也可以调用库来实现机器学习模型。当然大家想做好机器学习还是要好好积淀深厚的知识，只当调包侠能做的东西非常有限啊。 本文是对经典的鸢尾花数据集做分类，大家需要下载sklearn、pandas、m
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2023-06-08 20:17:23
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决策树模型 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。 用决策树分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 决策树的构建通常可以概括为3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。1、特征选择 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率，如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。经验上扔掉这样的特征对决策树学习的精度影响不大。通常特征选择的标准是信息
一、决策树介绍决策树是一种树模型，从根节点开始一步步走到叶子节点（决策过程），所有的数据最终都会落到叶子节点，这种算法既可以做分类也可以做回归。决策树的组成：结点和有向边。结点的类型又可以分成三种：根结点（第一个选择的分支的属性）、中间节点（继根节点后的非叶子结点）、叶子结点（表示最终的决策结果）在本次案例主要讲述分类决策树模型。二、构造决策树的基本流程 算法基本流程：将所有数据放在根节
