无限级分类树状结构的应用场景很多，例如后端研发需要把用户相关权限读取出来并生成树状结构，前端研发拿到权限树之后可以按照结构展示用户有权限访问的栏目；再例如网页上的栏目分级：作者在初次接触树状结构生成需求的时候，也是挠头，后来找到了一个代码少且清晰易懂的生成算法：递归。首先，确保数据库中存储的类别信息如下：[
{"id": 1, "name": '电器', "parent": 0},
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2023-08-23 16:51:40
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# 如何实现C45分类器 python实验
## 1. 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|---------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建决策树 |
| 3 | 测试分类器 |
## 2. 数据预处理
在数据预处理阶段，我们需要加载数据集并进行一些基本的数据清洗。
```python
# 导入所需的库
import panda
原创
2024-04-18 03:27:22
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机器学习中很重要的一个内容就是分类(classification).即根据已有的数据构造出一个模型，通过该模型可以给每个数据标明其所属的种类。通常所见的种类的集合包括{yes,no},{good,bad}等等。需要指出分类的结果集合必须是离散的。决策树是一种简单且广泛使用的分类器。决策树的每个叶子节点表示对应的类别。每个非叶子节点表示待分类的属性。如何构造决策树？这里看了ID3和C4.5，所以先写
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2023-07-06 10:40:03
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数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。•分类和聚类•分类(Classification)就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类，类别数不变。•聚类(clustering)是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。 C4.5算法应该解决的问题有哪些呢
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2023-10-19 19:29:57
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### 如何在Python中实现C4.5决策树算法
C4.5是一种经典的决策树算法，用于分类问题。对于初学者来说，理解和实现C4.5决策树算法可能会有些复杂，但只要掌握了流程和代码，就能够顺利完成它。本文将通过一个简单的步骤表、详细的代码注释和可视化图形来帮助你实现C4.5决策树算法。
#### 流程步骤
以下是实现C4.5决策树算法的简单步骤：
| 步骤 | 描述
C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点：用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。在决策树构造过程中进行剪枝，因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策
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2024-01-16 18:48:26
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【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。【实验内容】【附录1】 年龄有工作有自己的房子信贷情况类别0青年否否一般否1青年否否好否2青年是否好是3青年是是一般是4青年否否一般否5中年否否一般否6中年否否好否7中年是是好是8中年否是非
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2024-07-19 07:33:37
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some tips when clear running-config, especially forgot password....
Restart switch and enter Romon mode with "break"
Reconfig register value: 0x2142
follow switch tips to clear running-co
原创
2011-02-05 11:00:06
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目录1.二分类(Binary Classification)问题二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，例如判断一张图片中是否有猫。对机器来说，分辨这张图，需要读取这幅图的数字特征。计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红绿蓝三个颜色通道。我们可以定义一个特征向量x，把图片的所有像素值取出来放到这个特征向量里。如果这个图片是64x64的，那么这个特征向量的总维度n=64x64x3=1
C4.5是机器学习算法中的分类决策树算法,对于一个具有多个属性的元组，用一个属性就将它们完全分开几乎不可能，否则的话，决策树的深度就只能是2了。从这里可以看出，一旦我们选择一个属性A，假设将元组分成了两个部分A1和A2，由于A1和A2还可以用其它属性接着再分，所以又引出一个新的问题：接下来我们要选择哪个属性来分类？对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理，当我们通过A将D划分成v个
原创
2014-10-14 19:22:46
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记：二分类问题应该是应用最广泛的机器学习问题，电影评论分类是指根据电影评论的文字内容，将其划分为正面评论或者是负面评论，是一个二分类问题，我从头到尾学习了代码，并且进行了整理，有的内容是个人理解，如有错误还请指正。（本代码实在jupyter notebook上完成的）1、典型的keras工作流程 （1）定义训练数据：输入张量和目标张量 （2）定义
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2024-04-10 18:49:02
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二分模板在使用二分查找时，要确保数据是有序的，并根据具体情况处理边界条件。在具体使用时，只需将nums替换为你的数组，target替换为你要查找的目标值，然后根据具体问题对找到目标值的情况和没找到目标值的情况进行相应的操作。注意条件的设置def binary_search(nums, target):
left, right = 0, len(nums) - 1
whil
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2024-06-07 17:41:07
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1.简介该部分是代码整理的第二部分，为了方便一些初学者调试代码，作者已将该部分代码打包成一个工程文件，包含简单的数据处理、xgboost配置、五折交叉训练和模型特征重要性打印四个部分。数据处理部分参考：代码整理一，这里只介绍不同的部分。本文主要是介绍一些重点的参数部分，一是方便自己以后再次查询，也希望帮助一些初学者快速的使用该项目，应用到自己的工程或者比赛中。如果只是想要阅读代码，可
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2024-06-26 10:25:21
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最早类型的Adaboost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire提出的，一种用于二分类的boosting集成学习方法。也是李航《统计学习方法》中所介绍的Adaboost。它将一系列弱分类器的线性组合，生成一个强分类器。需要注意的是这里的弱分类器的定义是学习的正确率仅比随机猜测略好的分类器。如果基分类器已经是强学习了，再用boosing的话可能提升的效果就不是很明显了。因为b
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2023-12-12 15:45:49
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micro-F1和macro-F1详解摘要micro-F1：macro-F1：weighted-F1调参 2022.04.06 修改了二分类F1的表述错误，增加了macro和micro的权重倾向 2021.12.21 修改了图像，并将部分公式由图片转换为公式，修改了部分表述方式摘要 F1-score：是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标，用于测量不均衡数据的精度。它同时兼顾了分类模型
机器学习-python实践
分类问题项目流程：如何端到端的完成一个分类问题的模型如何通过数据转换提高模型的准确度如何通过调参提高模型的准确度如何通过算法集成提高模型的准确度问题定义 在这个项目中采用声纳、矿山和岩石数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Connectionist+Bench+%28
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2024-07-31 17:26:08
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上一篇文章讲了GBDT的回归篇，其实这一篇文章的原理的思想基本与回归相同，不同之处在于分类任务需用的损失函数一般为logloss、指数损失函数。 回顾下logistic regression有助于我们进一步的了解GBDT是如何进行分类的，线性模型是我们使
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2024-03-31 19:30:17
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KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则
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2024-04-08 20:28:33
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目录1.CART回归树2.加法模型与前向分布算法3.回归问题的提升树4.GBDT算法5.GBDT用于二分类问题A.单个样本的损失(BCE损失)B.在第m步样本的损失的负梯度C.算法的第一步中, 模型的初始值D.每个节点区域的输出值的估计概述： GBDT算法可以看成是由M棵树CART回归树组成的加法模型， 该模型使用前向分布算法来学习， 在前向分布算法中，每一步只学习一个基函数(基模型)及其系数，逐
Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。经典的二分类算法，也可转换为多分类：机器学习算法选择:优先选用逻辑回归，性能比较差再使用深度学习算法。逻辑回归决策边界:可以为非线性1.算法原理：使用的函数模型：sigmoid将线性回归的输出作为逻辑回归的输入Z，输入sigmoid函数 **：线性回归面试三问：（关于线性回归原理的三个问题【
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2024-01-18 19:15:39
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