Decision stump 基本原理 decision stump，决策树桩（我称它为一刀切），也称单层决策树（a one level decision tree），单层也就意味着尽可对每一列属性进行一次判断。如下图所示（仅对 petal length 进行了判断）： 从树（数据结构）的观点来看，
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2019-02-14 21:35:00
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单层决策树1、概述2、构建 1、概述单层决策树（decision stump），也称决策树桩，它是一种简单的决策树，通过给定的阈值，进行分类。如下图所示（仅对 petal length 进行了判断）：从树（数据结构）的观点来看，它由根节点（root）与叶子节点（leaves）直接相连。用作分类器（classifier）的 decision stump 的叶子节点也就意味着最终的分类结果。从实际意
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2023-11-10 13:27:08
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基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py AdaBoost.py WeakClassifer.py data
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2019-02-14 21:47:00
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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
【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
决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多 ensemble 方法（例如 random forest 和 gradient boo
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2024-06-13 17:55:43
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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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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
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2024-07-25 14:23:03
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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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一、 决策树简介决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判
原创
2022-08-04 17:35:20
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一、决策树/判断树（decision tree）1、概念：决策树是一个类似于流程图的o(D)-infor_A(D)
原创
2022-11-18 16:00:44
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说到决策树， 有几种类型分类树： 一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（Classification And Regression Tree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点：PROS: 计算复杂度比较低， 对中间值缺失的容忍度较高，对预测值的类型没有要求CONS: 在生成决策树的时候需要考虑停止条件以防止overfitting，而这个决定通常没有一个准确
原创
2013-07-27 23:48:33
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决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的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...
原创
2021-08-13 09:39:52
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1 # Author Qian Chenglong
2 #label 特征的名字 dataSet n个特征+目标
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5 from math import log
6 import operator
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9 '''计算香农熵'''
10 def calcShannon
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2018-08-15 00:32:00
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简单介绍非常多人都玩过一个游戏。通过限定次数的提问猜出对方在纸上写出的一个词，当然对方必须对我们的每一个推測做出回应，通过一连串正确或者错误的推断，假设终于我们猜出了对方的那个词。那么我们就取得了胜利。决策树的工作原理就和这个游戏相似，看以下一个例子：上面这张图就是一个典型的决策树，我们每
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2019-04-19 09:07:00
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决策树思维导图[3] 1 信息论基础 1.1 熵 熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合$D$中第$k$类样本所占的比例为$p_{k}(k=1,2,...,|K|)$，则样本集合$D$的熵定义为： \(Ent(D)=-\sum_{k=1}^{K}p_{k}log_{2}p_{k}\) ...
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2021-10-30 23:15:00
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申明，本部分内容参考了众多网上资料，如有侵权请联系删除。总体介绍决策树（decision tree） 是一种基本的分类与回归方
原创
2022-10-31 16:21:38
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判断一个人是否买电脑的例子，建立决策树。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets imp
原创
2022-11-10 14:17:36
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原创
2022-07-19 11:28:54
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简介 决策树工作原理与20个问题的游戏相似，其工作流程图如下正方形代表：决策模块椭圆形代表：终止模块，得出结论箭头：分支，可以到达另一个决策模块 或者终止模块决策树的构造在构造决策树时，需要解决的第一个问题是，当前数据集上，哪个特征在划分数据分类时取决定性作用。然后依据此特征（这里的特征指特征向量中的某个属性，比如男，女)划分数据为
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2014-10-11 16:57:21
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