以书上例子为基础（按照整个程序的调用顺序总结）：首先列出树的数据，两组树的数据组成的列表，分别是listOfTrees[0]以及listOfTrees[1]：def retrieveTree(i):
listOfTrees =[{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}},
转载
2023-10-10 11:51:24
3阅读
决策树---ID3算法决策树：以天气数据库的训练数据为例。 OutlookTemperatureHumidityWindyPlayGolf?sunny8585FALSEnosunny8090TRUEnoovercast8386FALSEyesrainy7096FALSEyesrainy6880FALSEyesrainy6570TRUEnoovercast6465TRUEyessunny7
决策树是一种主要应用于数据分类场景的算法。它是一个树形结构，其中每个节点代表要素，每个边缘代表所做出的决策。从根节点开始，我们继续评估分类特征，并决定遵循特定的优势。每当有新数据点出现时，都会反复应用相同的方法，然后在研究所有必需的特征或将其应用于分类方案时得出最终结论。因此，决策树算法是一种监督学习模型，用于预测具有一系列训练变量的因变量。示例我们将获取kaggle提供的药物测试数据。第一步，我
转载
2023-07-01 09:09:21
141阅读
目录1.什么是决策树？2.如何构建决策树？2.1分类问题中的决策树2.2决策树的剪枝3.用Python实现决策树算法3.1 导入sklean中的tree模块编辑3.2 使用sklean的基本流程3.3 剪枝操作3.4 绘制决策树1.什么是决策树？决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过
转载
2024-06-07 13:23:27
48阅读
# 用Python绘制决策树图的完整指南
决策树是一种流行的机器学习算法，常用于分类和回归任务。为了更好地理解决策树的结构，我们可以通过绘图的方式来可视化它。本文将指导您通过Python绘制决策树图的整个流程。
## 流程概述
下面是实现决策树绘图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
转载
2023-08-09 14:44:43
271阅读
# 如何用Python编程决策树并画图
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何使用Python编写决策树并将其可视化。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A(开始)
B(数据准备)
C(创建决策树模型)
D(训练决策树模型)
E(决策树可视化)
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
```
## 数据
原创
2024-01-03 13:32:01
45阅读
# 用Python和Jupyter绘制决策树
决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据集划分为不同的子集，然后为每个子集做出决策，从而构建一个树状结构。在本文中，我们将探讨如何使用Python和Jupyter来绘制决策树。
## 准备工作
首先，我们需要安装一些必要的库。在Jupyter Notebook中，我们可以使用以下命令来安装所需的库：
```python
原创
2024-07-26 03:27:33
128阅读
# 决策树回归与可视化
决策树是一种强大的机器学习模型，广泛应用于回归和分类任务。本文将探讨如何使用Python中的决策树回归模型进行数据分析，并通过图形化表示结果，以帮助我们更好地理解数据的特征与模型的输出。
## 什么是决策树？
决策树是一种树形结构模型，它通过一系列的决策规则将数据分割成不同的区域，以达到分类或回归的目的。在回归问题中，决策树通过对数值特征的划分来预测目标值。
##
python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
转载
2023-07-31 17:48:32
110阅读
决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
转载
2023-05-24 16:07:28
358阅读
一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
转载
2023-09-04 09:57:49
48阅读
上一篇对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。
转载
2023-05-22 23:40:13
752阅读
注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
转载
2023-06-21 09:41:41
260阅读
这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第三章 决策树算法的Python实现代码。1 参考链接机器学习实战2 实现代码2.1 treePlotter.pyimport matplotlib.pyplot as plt
desicionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc='0.8')
leafNode = dict(bo
转载
2023-06-14 13:57:19
302阅读
一、简介（1）本章主要使用字典来存储决策树，但字典的可读性太低。后面将用matplotlib将其形象化。优点：计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值的缺失不敏感、可以处理不相关特征数据缺点：可能会产生过度匹配问题（2）#创建决策树的伪代码函数createBranch()如下：检查数据集中的每个子项是否属于同一个分类if so return 类标签；else 寻找划分数
转载
2023-08-15 23:00:33
191阅读
1. 简介决策数(Decision Tree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。 算法流程如图： 具体算法可以详见下方参考 有空再做详解 2.代码实现"""
Created on Thu Nov 28 14:01:04 2019
@author: alpha
"""
import numpy as np
from math import log
import op
转载
2023-10-10 22:18:37
121阅读
本文用Python实现了分类决策树，主要实现了ID3、C4.5算法及剪枝。决策树主文件 tree.py# coding: utf-8
from math import log
import json
from plot import createPlot
class DecisionTree():
def __init__(self,criterion = "entrop
转载
2024-04-09 08:34:39
41阅读
在这张图中，树的每个节点代表一个问题或者一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说就是，为了区分四类动物，我们利用三个特征来构建一个模型。
转载
2023-08-01 11:48:43
121阅读
文章目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)加入方式5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提取特征变量和目标变量5.1.3 划分训练集与测试集5.1.4 模型
转载
2023-08-30 23:30:58
1281阅读
