本文结构：是什么？有什么算法？数学原理？编码实现算法？1. 是什么？简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 有什么算法？常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信息熵增益最大的
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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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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1、概念决策树是一种常见的机器学习方法，可以解决分类问题（二分类、多分类）、回归问题一般的，一棵树包含一个根节点，若干个内部节点、叶子节点，每一个叶子节点代表决策的结果，从根节点到每个叶子节点的路径对应了一条判定的策略。树的生成过程就是决策过程，这个过程是递归的，出现以下三种情况后递归会结束：1）当前节点的样本属于同一个类别2）当前节点样本集为空3）当前节点属性集为空或所有样本在属性上取值相同2、
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2024-04-26 11:08:24
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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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机器学习中分类和预测算法的评估准确率：例如分类达到的准确率是多少 速度：准确率高，但是算法复杂度高不高（时间快不块） 强壮行：当样本集数据与一些噪音的时候或者有一些值缺失的时候，算法表现的是不是很好。 可规模性：当一下算法在小的数据集中表现良好，但是当数据集成指数形式增长的时候，变成很大的数据集时，算法的表现如何，是否可规模化。 可解释性：当算法做出一些特征值的选择和归类的时候，我们是否能容易的解
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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决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
决策树树模型是机器学习领域最基础、逻辑最简单的一类机器学习算法，主要有决策树（解决分类问题），回归树（解决回归问题）。这里首先介绍决策树的原理和代表性的算法。原理决策树，顾名思义需要构建树的结构来进行决策（分类）；其实决策树的工作过程和人的思考过程是比较类似的，如下图所示：人类在决策过程中，会基于一系列的判别标准，来对某一事务做出最终的决定。决策树正是基于这一思想，在对数据进行分类的时候，判别标准
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2024-05-13 15:01:55
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决策树是机器学习中一种基本的分类和回归算法，是依托于策略抉择而建立起来的树。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快，易于理解。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。1.什么是决策树决策树简单来说就是带有判决规则（if-then）的一种树，可以依据树中的判决规则来预测未知样本的类别和值。
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2024-02-09 15:54:00
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分类回归树（\(classification\ and\ regression\ tree,\ CART\)）既可用于分类也可用于回归。\(CART\)分类树、\(CART\) 回归树统称 \(CART\)\(CART\) 学习分三步：特征选择、决策树的生成、剪枝。\(CART\) 决策树是二叉树。对 \(CART\) 回归树用均方误差最小化准则，\(CART\) 分类树用基尼系数最小化（\(Gi
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2023-08-10 12:20:32
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机器学习1. 决策树1.1 原理1.2 sklearn实现 1. 决策树1.1 原理决策树(Decision Trees)是一种用于分类或回归任务的无参数学习方法，其基于树形结构从数据特征中学习对应决策规则(特征选择)用于分类或预测目标值假设对于博客是否需要及时阅读建立决策树模型，如图：叶子节点为最终的分类或预测结果非叶子节点为对应的决策规则(特征/属性)决策树的学习包含三个步骤：①特征选择；②
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2024-05-05 07:05:10
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【机器学习】决策树与集成决策树ID3C4.5CART（分类回归树）分类树回归树防止过拟合决策树集成梯度提升树AdaBoostGBDT(即基于一般损失的分类模型）GBRT（即基于一般损失的回归模型）XGBoost损失函数推导特点缺点模型参数LightGBM(light gradient boosting machine)RandomForest 决策树决策树包括分支节点，叶节点，分支。分治节点表示
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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介绍决策树分为分类决策树和回归决策树：上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树： 监督学习——决策树理论与实践（上）：分类决策树 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象/分类，树中的每
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2023-10-21 11:18:05
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决策树的核心算法ID3：特征选择方法：信息增益。C4.5：特征选择方法：信息增益比。CART：对于分类树，特征选择方法是基尼指数；对于回归树使用平方误差最小化准则。决策树学习过程特征选择决策树生成: 递归结构，选择最优特征，对训练数据进行分割, 对应于模型的局部最优决策树剪枝: 缩小树结构规模, 缓解过拟合, 对应于模型的全局选择决策树的类别1.分类树 (Classification Tree)原
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2024-02-23 21:38:20
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文章目录什么是决策树构建决策树 决策树——既能分类又能回归的模型 机器学习——决策树。sklearn训练决策树决策树——回归任务什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。 一棵决策树（Decision Tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。 使用决策树进行决策的过程
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2024-04-19 15:43:03
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决策回归树代码实现import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn import tree
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#封装出具有良好接口的模型
cla
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2024-04-01 06:40:55
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一、决策树是什么？决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一种自上而下的递归分割方法，通过对特征空间的递归划分来构建一个树形模型，用于进行预测和决策。在决策树中，每个内部节点表示对某个特征的测试，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点表示一个类别标签或一个回归值。决策树的构建过程是通过对特征空间进行递归划分，使得每个叶节点包含尽可能纯的样本（分类问题）或使得每个叶节
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2024-06-13 23:09:42
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多变量决策树1 多变量决策树简介2 实现思路3 代码中的函数说明3.1 class TreeNode3.2 trainLinear3.3 binaryTrainSet3.4 score3.5 treeGenerate3.6 predict3.7 evaluate4 完整代码5 结果 1 多变量决策树简介 多变量决策树的每个非叶结点是对多个属性组合的判断。这里多个属性组合的方式可以是简单的线性组
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2024-03-19 22:44:29
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