众所周知，scikit-learn作为Python中进行机器学习最常用最重要的一个库，它的CART可视化真的很糟糕（隔壁的R比它不知道高到哪里去了）。举个栗子，使用scikit-learn加上graphviz对泰坦尼克号存活数据进行可视化，你只能得到类似以下这个玩意，这对非数据科学领域的人非常极其的不友好。 玩意 但是如果你用了如下的代码，那么你将得到这样一个一目
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2023-11-29 17:20:32
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一、决策树概述1.决策树的概念： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。如：上图中长方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块中引出的箭头是分支，它可
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2023-11-09 06:48:41
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目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较 算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。在分类过程中，可以看作if-then规则的集合，也可以看作是特征空间与类空间上的条件概论分布。决策树学习，包括三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝，利用训练数据，根据损失函数最小化原则构建树
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2023-08-11 17:04:31
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学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法，因为它的运算速度快，准确性高，方便理解，可以处理连续或种类的字段，并且适合高维的数据而被人们喜爱，而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库，也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的，那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢，下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参
决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。重要属性与接口：一个属性：feature_importances_ 四个接口：fit，score，apply，predict （由模型得到x或y，在fit形成模型后使用）tree.DecisionTreeClassifier 分
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2023-10-09 15:13:30
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决策树(Decision Tree)：Tree-Based方法用于多元数据的分类和回归。决策树点是再现了人类做决策的过程，树可以图形化显示，很容易解释。但是树的分类和回归准确度比不上其他分类和绘图模型。决策树是随机森林、boosting等组合方法的基本组件，组合大量的树通常会显著提高模型的预测准确度，但会损失一些解释性。定性与定量变量均可用于Tree-Based方法。tree\rpart\mvpa
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2024-05-04 16:31:25
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机器学习决策树图该怎么看
在进行机器学习模型的训练与优化过程中，决策树是一个非常重要的算法。然而，很多初学者对于决策树的可视化理解起来比较困难，导致在实际应用中对模型的决策逻辑感到困惑。这不仅限制了他们对模型的信任度，也影响了算法调优的效果。因此，理解和解析机器学习决策树图，对于开发和应用机器学习模型来说至关重要。
> **业务影响分析**
> 随着机器学习应用的普及，企业在数据驱动决策中
通俗讲解决策树算法一、算法概述二、划分选择2.1 ID3决策树算法与信息增益信息熵信息增益2.2 C4.5算法与信息增益率增益率2.3 CART决策树算法与基尼指数三、 剪枝处理预剪枝后剪枝四、连续值处理二分法五、python代码实现5.1 创建数据集。5.2 计算数据集的信息熵（香农熵）5.2.1 辅助函数，统计样本中不同类别的数目5.2.2 计算信息熵5.3 根据属性对数据集进行分割5.3.
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2023-08-14 16:55:20
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决策树基于时间的各个判断条件，由各个节点组成，类似一颗树从树的顶端，然后分支，再分支，每个节点由响的因素组成决策树有两个阶段，构造和剪枝构造： 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造，通常有三种节点1. 根节点：就是树的最顶端，最开始那个节点 （选择哪些属性作为根节点）2. 内部节点： 就是树中间的那些节点 （选择哪些属性作为子节点）3. 叶节点： 就是树最底部的节点，也就是决策
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2024-10-12 18:09:41
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决策树的生成（该函数是一个递归的过程）CreateTree输入：数据集、特征 输出：字典型数据——决策树 a、判断是否满足停止划分的条件 若当前数据集的属性值为空，则投票表决当前样本中最多的类别 若当前所有的样本类别相同，则返回当前数据的类别。b、寻找当前数据的最佳划分特征 c、将最佳特征作为关键字，保存到字典中 d、从当前的
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2023-09-01 12:01:48
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--------韦访 201810301、概述这一讲，我们来看看决策树。2、概念决策树（decision tree）是一种常用的分类与回归方法，其模型为树状结构，如下图所示， 其中，最顶部的圆点为根节点，其他圆点为内部节点，方形为叶子节点。决策树一般分为三步：特征选择、生成决策树、修剪决策树。下面分别说明。3、特征选择特征选择的主要目的是选择对训练数据集具有最大的分类
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2024-05-30 21:13:34
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人笨, 绘制树形图那里的代码看了几次也没看懂(很多莫名其妙的(全局?)变量), 然后就自己想办法写了个import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
def getTreeDB(mytree):
"""
利用递归获取字典最大深度, 子叶数目
:param m
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2023-09-01 07:57:32
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算法二：决策树算法 决策树定义 决策树模型是基于特征对实例进行分类的树形结构。由结点和有向边组成。结点包括内部结点和叶节点，内部结点为特征或属性，叶子节点表示一个类。【优点】模型具有可读性，分类速度快。 以鸢尾花为例，观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来
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2023-08-15 16:44:13
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# 使用Python决策树可视化项目方案
## 引言
在数据科学与机器学习的领域，决策树模型因其易于理解和可解释性强而受到广泛应用。通过可视化决策树的结构，用户能够直观地了解决策的依据和过程。本文将介绍一个使用Python的决策树可视化项目方案，并包含示例代码以及图表展示。
## 项目目标
本项目的目标是：
1. 利用Python中的Scikit-learn库构建决策树模型。
2. 使用
原创
2024-09-02 05:06:12
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算法原理决策树是一个类似于流程图的树结构，分支节点表示对一个特征进行测试，根据测试结果进行分类，叶节点代表类别 决策树的构造过程实际上就是针对于原有数据集，选取一定的属性测试条件，对原数据集进行不断切分的过程 一旦构造完决策树，那么对于检验记录进行分类就很容易了，因为决策树本身生成的就是一系列规则，因此决策树是生成模型的算法原则上讲，数据集中的所有特征都可以用来分枝，特征上的任意节点又可以自由组合
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2024-06-09 19:13:59
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# R语言分类决策树分析结果的方案
决策树是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。它能够通过树形结构来表达决策过程，并且易于可视化和理解。本文将以一个具体案例，向您展示如何在R语言中构建分类决策树，并分析结果。最后，我们将用状态图和流程图来说明整个分析过程。
## 案例背景
假设我们想要预测客户是否会购买某个产品。我们收集了以下变量进行分析：
- `年龄`（Age）: 客户的年龄
-
1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
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2024-08-17 09:11:56
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1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
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2023-06-20 20:51:34
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# 使用Python绘制决策树图的完整指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Python绘制决策树图是一个很好的开始。决策树是一种常见的机器学习算法，帮助我们进行分类和回归。下面，我将为你提供实现过程的完整指导。
## 流程概述
首先，让我们查看实现决策树图的具体步骤。我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-18 04:12:13
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# Python决策树入门
决策树是一种经典的机器学习模型，广泛用于分类和回归问题。它的基本原理是通过对特征的分裂，将数据集划分成不同的子集，从而形成一棵树状结构。本文将介绍如何使用Python构建决策树，并通过代码示例来展示其基本使用方法。
## 决策树的基本概念
决策树由节点（node）、边（edge）和叶子（leaf）组成。每个节点代表一个特征的分裂，每条边代表一个特征值，叶子节点则表
