一、数据，并要先one-hot多分类标签from sklearn.preprocessing import label_binarize
y_test = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4])
n_classes = y_test.shape[1] # 几分类（我这里是5分类）二、构建模型，注意OVR类的使用（OneVsRestClas
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2023-07-31 10:27:47
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文章目录1. 决策树概述2. 理论分析2.1 特征选择2.1 1 熵&条件熵2.1.2 信息增益2.1.3 信息增益比2.2 决策树的生成2.2.1 ID3算法2.2.2 C4.5算法2.2.3 决策树的修剪3. python实现3.1 数据集3.2 python代码3.3 运行结果 1. 决策树概述决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，在分类问题中，表示基于特
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2023-09-05 10:01:02
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本方法来自论文：Learning Decision Trees Using the Area Under the ROC Curve以下仅作为个人的一些理解，如有谬误，忘不吝赐教。 该方法可普遍用于两个classes，多个leaves的决策树。 论文第二部分主要告诉我们如何寻找最优决策树的labellings，并且通过这个最优的labellings可以直接画出简化后的决策树的ROC，而不用寻找所有
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2023-11-14 22:34:07
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决策树的使用决策树是一种基于数据训练的机器学习方法，根据训练数据和训练特征集，找到特征集与数据类别的关联，生成if-else型的判断条件树。决策树具有训练简单、结果易于解读的优点，是一种非常常见的机器学习训练方法。以下应该用python中的机器学习库scikit-learn使用决策树的基本方法。决策树基本用法决策树创建from sklearn.tree import DecisionTreeCla
## 决策树 ROC 曲线与 Python
### 1. 决策树简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个树状的模型来进行决策。决策树的每个节点代表一个特征，根据这个特征将数据集划分为不同的子集。通过递归地划分数据集，并根据特征进行决策，最终生成一个树状的模型。
决策树的优点是易于理解和解释，可以处理离散型和连续型特征，可以处理多分类问题，还能够处理缺失值。然而，决策树容易产生过拟
原创
2023-08-28 06:47:30
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源代码在github（https://github.com/fansking/Machine/blob/master/Machine/trees.py） 里 某一事物有多种属性，但是很多属性并不决定它是否为这一事物的。比如说有的猫是有毛的，有的猫是无毛的，所有没有毛并不能决定是不是猫。那么对于如此之多的属性，我们如何从这里挑选出一个或多个属性来作为决定性因素呢。这里就要介绍信息增益和熵的概念了。
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2024-07-10 05:38:05
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在机器学习领域，决策树是一种重要的分类和回归算法，其主要优点在于可解释性强和处理缺失值的能力。然而，当涉及到模型性能评估时，我们通常会借用ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线来理解模型在各个阈值下的表现。本篇博文将记录下在使用 Python 实现决策树并评估其 ROC 性能的过程，旨在以轻松的语气分享可能遇到的挑战和解决方案。
### 背景定位
在数据
前言：在使用python绘制决策树的时候，需要使用到matplotlib库，要想使用matplotlib库可以直接安装anaconda就可以了，anaconda中包含了许多的python科学计算库。在使用决策树算法进行分类的时候，我们可以绘制出决策树便于我们进行分析。对于在绘制决策树的时候使用中文显示出现乱码的时候，加下下面两句代码就可以正常显示#用来正常显示中文
plt.rcParams['fo
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2023-08-02 13:43:52
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决策树模型的ROC曲线是评估模型性能的重要工具，特别是在二分类问题中。本文将详细记录如何使用R语言来绘制决策树模型的ROC曲线，内容涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。以下是内容详细分解。
### 环境预检
在开始构建决策树模型并绘制ROC曲线之前，需要确保以下硬件和软件环境是兼容的。我们将通过四象限图分析环境兼容性，并在下面列出硬件配置表格。
```mermai
决策树调参记录一下决策树调参，在所有模型进行调参前，都应该熟悉算法的思路流程，这样才能进行更好的调参。 决策树分为回归树和分类树，回归树与分类树在Python的sklearn中分别对应着两个不同的函数，其中回归树为：DecisionTreeRegressor 分类树为：DecisionTreeClassifier。 虽然说函数名字不同，但是这两个函数的参数其实大差不大。参数名含义criterion
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2023-08-03 13:18:16
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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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# R语言实现决策树的ROC曲线
决策树是一种广泛应用于分类和回归分析的模型。在数据科学领域，评估模型的性能是非常重要的一步，其中 ROC（接收器操作特征）曲线是评估分类模型性能的常用工具。本文将通过一个具体的示例，讲解如何在 R 语言中使用决策树生成 ROC 曲线，并且展示包含模型性能的饼状图。
## 1. 安装必要的包
在开始之前，请确保您已安装 `rpart`, `pROC`, `gg
目录前言信息熵决策树ID3算法决策树ID3算法缺点决策树C4.5算法决策树C4.5算法缺点CART分类树算法CART分类树算法缺点决策树优缺点总结优点缺点面试问题 前言决策树既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。信息熵熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。具体的，随机变量X的熵的表达式如下： 多个个变量的联合熵，这里给出两个变量X和Y的联合熵
在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图本节将学习如何编写代码绘制如下图所示的决策树。1、Matplotlib注解 Matplotlib提供了一个注解工具annotations，非常有用，可以在数据图形上添加文本注释。注解通常用于解释数据的内容。#使用文本注解绘制树节点
import matplotlib.pyplot as plt
#定义文本框和箭头格式
decisionNode
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2023-06-16 09:31:26
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继续跟着白皮书学习，对上面的代码做了不少改动，现在能正确绘制了。先不谈决策树的算法，现在仅仅是依据字典表示树来绘制决策树的图形。go.py引导脚本。#!/usr/local/bin/python3.5
import treePlot
myTree0=treePlot.getTstTree(0)
myTree1=treePlot.getTstTree(1)
myTree0['no surfacing
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2023-11-22 23:28:37
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最近布置了个课堂作业，用python实现决策树算法 。整了几天勉勉强强画出了棵歪脖子树，记录一下。大体思路：1.创建决策树My_Decision_Tree类，类函数__init__()初始化参数、fit()进行决策树模型训练、predict()进行预测、evaluate()进行模型评估、save_model()保存模型(csv格式)、load_model()加载模型、show_tree(
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2023-06-01 16:43:15
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决策树算法
决策树的创建
创建决策树的问题可以用递归的形式表示：
1、首先选择一个属性放置在根节点，为每一个可能的属性值产生一个分支：将样本拆分为多个子集，一个子集对应一种属性值；
2、在每一个分支上递归地重复这个过程，选出真正达到这个分支的实例；
3、如果在一个节点上的所有实例拥有相同的类别，停止该部分树的扩展。
问题：对于给定样
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2024-04-26 19:27:55
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本文通过示例介绍R实现CART(classification and regression tree)过程。当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。分类回归CART(classification and regression tree)方法使用一组预测变量构建决策树，用来预测响应变量。响应变量是连
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2023-06-25 13:59:25
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决策树是机器学习的十大算法之一，可用于解决分类和回归问题。决策树的结构很像二叉树，通过一层一层的节点，来对我们的样本进行分类。决策树算法的可解释性非常的好，通过绘制决策树，我们可以很清楚理地解算法的工作原理，同时也方便向别人进行展示。这一节，我们的重点是画决策树，对于决策树算法的原理以及细节，我们不做深入的探讨。我们使用iris数据集，它有150个样本，5个特征。接下来我们就以iris数据集为例，
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2024-01-08 16:13:03
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本教程已纳入面向开发者的机器学习这一学习路径。简介在本教程中，我们将介绍解决基于回归的机器学习问题的基础知识，并对当前最流行的一些算法进行比较研究。设置注册或登录。从 Try IBM Watson 页面登录到您的 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。创建一个空白项目。单击 Create a project 或 New project。选择 Create an empty p
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2024-08-12 16:27:52
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