# 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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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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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
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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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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目录题目输入输出样例题解思路题解源码（c/c++）题目 ：线性分类器
【题目描述】考虑一个简单的二分类问题——将二维平面上的点分为 A 和 B 两类。训练数据包含 n 个点，其中第 i 个点（1≤i≤n）可以表示为一个三元组 (xi,yi,typei)， 即该点的横坐标、纵坐标和类别。在二维平面上，任意一条直线可以表示为 θ0 + θ1x+ θ2y = 0 的形式，即由 θ0、θ1 和 θ2 三个
# Python 二分类器实现流程
## 1. 简介
在机器学习中，二分类器是一种常见的模型，用于将输入数据分为两个不同的类别。Python提供了丰富的机器学习库，如scikit-learn，可用于实现二分类器。在本教程中，我将向你介绍一种基于scikit-learn库的Python二分类器的实现方法。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现Python二分类器的步骤及其对应的代码：
| 步
原创
2023-08-03 04:50:46
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Crowd Instance-level Human Parsing Dataset 数据集上使用DeepLabV3+实现多分类语义分割作者: WangXi2016日期: 2022.10.27摘要: 实现 DeepLabV3+ 架构多类语义分割。一、介绍语义分割，任务是为图像中的每个像素进行分类，这是一项基本的计算机视觉任务。在此示例中，我们实现了用于多分类语义分割的DeepLabV3+模型，这是
# 图像二分类器的构建与应用
在当前人工智能快速发展的时代，图像处理与计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用。图像二分类作为计算机视觉中的基本任务之一，常常用于判断图像中是否含有某种特定类型的物体。这篇文章将介绍如何利用Python及其强大的机器学习库TensorFlow构建一个简单的图像二分类器。
## 一、项目概述
构建一个图像二分类器的流程大致包括以下几个步骤：
1. 数据准备
要求：自己生成一个样本总数为20的两类数据集，每类分别为10个样本。实现线性分类器。基础知识参考了这份博客，它是我找到的最详细的一篇讲解。神经网络系列之五 -- 线性二分类的方法与原理另外附上GitHub地址：https://github.com/microsoft/ai-edu这份作业快到截止时间了，我还没学会神经网络，又没有找到相关代码，于是自己用笨办法写了一下代码来实现线性分类器。impor
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2023-10-12 20:39:11
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from sklearn import ensemble集成分类器(ensemble)：1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier)对随机选取的子样本集分别建立某种基本分类器，然后投票决定最终的分类结果2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier)对随机选取的子样本集分别建立m个CART(Classifi
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2020-12-03 06:39:16
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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朴素贝叶斯 概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论 & 条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示的
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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文章目录贝叶斯决策论什么是贝叶斯决策论贝叶斯决策论的一般过程朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器公式朴素贝叶斯分类器的优缺点半朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器公式分类器属性的依赖关系贝叶斯网贝叶斯网简介贝叶斯网的学习贝叶斯网的推断EM算法 本文参考机器学习西瓜书148~163，原文讲得有很多，比较详细。我这里只是提取了其中的一部分。如果有兴趣，可以去看看书中的详细过程。 贝叶斯决策论什么是贝叶斯
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2024-07-13 16:10:23
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python代码完成Fisher判别的推导一、Fisher算法的主要思想二、Fisher数学算法步骤①计算各类样本均值向量
m
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2023-11-28 10:24:28
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AUC是指:从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标。为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢？
