决策树数据集实战可视化评价 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，流程图就是一种决策树。 有没有车，没车的话有没有房，没房的话有没有存款，没存款pass。这个流程就是一个简单的决策树。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。通过很多次判断来决定是否符合某类的特征。 数据集首先附上数据集： 链接：https://pan.
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2023-11-10 05:02:08
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运行环境：Anaconda——Jupyter Notebook Python版本为：3.6.6数据集:lense.txt 提取码：9wsp1.决策树决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，长方形代表判断模块（decision block），椭圆形代表终止模块（terminating block），表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch），它可以到达另一个判断模块
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2024-01-09 22:18:35
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决策树／判定树：是一个类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。熵（entropy）概念：信息量的度量就等于不确定性的多少。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确定的事情，需要了解大量的信息。变量的不确定性越大，熵也就越大。决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督
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2023-11-16 19:34:52
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目录第一部分：有关信息论以及熵的构造熵的构造：条件熵 H(Y|X)信息增益：加入特征前后的熵的便函第二部分 决策树生成策略信息增益率基尼系数 Gini第三部分 算法调参剪枝连续值和缺失值处理多变量决策树本篇内容基于西瓜书与邹博视频总结而成第一部分：有关信息论以及熵的构造主要知识点：熵条件熵【与联合熵】互信息（信息增益）我的理解：熵等价于不确定度熵的构造：基本想法：当一个不可能发生的事情发生了，包含
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2024-01-22 20:14:32
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文章目录一、决策树1.ID3(利用信息增益选择属性）1.计算根节点的信息熵2.计算每个属性的信息熵3.划分2.C4.5(利用信息增益率）3.基尼指数二、剪枝1.预剪枝 一、决策树1.ID3(利用信息增益选择属性）实际上决策树就是一个迭代的计算信息熵的过程。1.计算根节点的信息熵这一步就是计算label的信息熵 可以看见label（好瓜）是二分类，有8个是，9个否。2.计算每个属性的信息熵每个属性都
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2024-01-02 10:25:08
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数据结构与算法之决策树算法一、C 实现决策树算法及代码详解二、C++ 实现决策树算法及代码详解三、Java 实现决策树算法及代码详解 决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归分析方法，其基本思想是将数据集分成一些小的子集，每个子集都对应着某个决策条件。通过对数据集的分解和判断，不断对决策条件进行选择，最终达到分类和回归的目的。决策树算法的基本原理包括：节点选择：决策树的构建是一个递归过程，每次需
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2024-07-23 15:29:07
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本篇博文记录了解决“UCL数据集鸢尾花决策树PYTHON”这一问题的详细过程。鸢尾花数据集是机器学习领域中的经典数据集，常用于分类问题的研究和实践。通过使用决策树算法，我们可以有效地对鸢尾花的三种不同品种进行分类。以下是围绕这个主题的完整分析与实战记录。
### 适用场景分析
鸢尾花数据集通常用于以下场景：
- **教学与学习**：在机器学习课程中，作为基础的教学例子。
- **算法验证**
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
1. CART决策树算法划分选择 ID3算法使用信息增益来选择特征；C4.5算法中，采用信息增益比选择特征来减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。运算量大，且不能用于回归，能不能优化为二分类问题呢？CART算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，
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2023-12-08 10:34:58
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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
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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决策树引入： 决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够
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2023-08-19 15:24:27
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一组含n个实例的数据集，每一个实例长为m，其中包括m-1个特征(属性)，最后一个为该特征的类别标签。 在此种数据集的基础上，有一棵树，这棵树上的非叶子节点均为某特征，叶子节点均为其父节点特征的特征值。那么这棵树是怎么来的？ 我们 1.首先
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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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sklearn（学习笔记3）——决策树1简介介绍1.定义2.决策树如何做决策3.决策树的构建3.1 数据分割3.2 分裂属性的选择3.3 停止分裂的条件3.4 决策树的构建方法4. 决策树的优化 介绍决策树(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
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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