python｜决策树算法1.什么是决策树2.决策树的目标3.两大问题4.两大措施（衡量标准）5.信息熵（ID3）6.基尼系数（CART算法）7.决策树的最大挑战——过拟合 b站Tommy唐国梁 之前一直在解决客户流失预测，从github上面用kaggle为例子做了一个模拟，发现用的最多还是决策树的模型，于是决定学习，整理一下这周的学习内容，然后赶紧搜集代码，赶工。 1.什么是决策树（1）由一个
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2024-02-23 08:48:08
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前言本文思路来源于 How To Implement The Decision Tree Algorithm From Scratch In Python
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2024-05-23 14:04:48
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各位同学好，今天和大家分享一下python机器学习中的决策树算法，在上一节中我介绍了决策树算法的基本原理，这一节，我将通过实例应用带大家进一步认识这个算法。文末有完整代码和数据集，需要的自取。那我们开始吧【机器学习】(4) 决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择1. Sklearn实现决策树首先我来介绍一下sklearn库中的决策树分类器 sklearn.t
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2023-07-29 09:08:49
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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
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2023-08-09 14:44:43
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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 = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4
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2023-08-02 22:56:24
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Table of Contents1 决策树概述1.1 决策树的决策方式1.2 决策树的规则学习过程2 特征选择2.1 信息熵2.1.1 二分类2.1.2 多分类2.2 信息增益2.3 信息增益比2.4
今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。决策树的定义决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if-else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子上买西瓜。水果摊的小贩都是怎么做的
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2024-03-30 21:08:23
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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
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2023-07-31 17:48:32
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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
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2023-05-24 16:07:28
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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。
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2023-05-22 23:40:13
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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
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2023-09-04 09:57:49
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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
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2023-06-21 09:41:41
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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
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2023-06-14 13:57:19
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1.决策树的简介 2.决策是实现的伪代码 “读入训练数据”
“找出每个属性的可能取值”
“递归调用建立决策树的函数”
“para:节点，剩余样例，剩余属性”
if “剩余属性个数为0"
return most_of_result
else if “剩余样例都属于同一个分类(yes/no)"
return yes/no
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2024-02-21 19:30:48
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1.决策树1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点：优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处理线性特征。缺点当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。不能很好地处理大量多类特征。对于非线性特征，需要进行转换。以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策树的原因了，没有任何一个模型是万能的。
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2023-08-07 20:50:18
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决策树算法1.算法概述2.算法种类3.算法示例4.决策树构建示例5.算法实现步骤6.算法相关概念7.算法实现代码8.算法优缺点9.算法优化 1.算法概述决策树算法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。分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通
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2023-06-20 20:51:44
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# 决策树 Python 规则遍历教程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中实现决策树规则遍历。决策树是一种常用的机器学习方法，用于分类和回归任务。在这个教程中，我们将使用 Python 的 `sklearn` 库来构建和遍历决策树。
## 步骤流程
以下是实现决策树规则遍历的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-07-19 11:48:48
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# 决策树规则提取 Python 实现
## 概述
在机器学习领域中，决策树被广泛应用于分类和回归问题。经过训练的决策树可以生成一系列规则，用于对新的实例进行预测。本文将介绍如何使用 Python 实现决策树规则提取的过程，并提供相关代码和注释。
## 步骤概览
下面是决策树规则提取的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对
原创
2023-11-04 09:00:19
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## 实现决策树输出规则的流程
### 步骤概览
下面是实现决策树输出规则的流程概览：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:---------------------------------------------:|
| 1 | 导入必要的库和数据集
原创
2023-10-12 06:13:36
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本文主要内容：通过简单的示例说明决策树，以及决策树的定义信息熵概念，以及决策树，树生成节点划分的依据。三种计算方法方法：1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准)2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准)3.基尼指数(由CART作为特征选取标准)树的生成ID3算法，C4.5算法算法python实现以及示例决策树示例，以及决策树的定义下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力，其中贷款
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2024-09-29 22:45:12
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