0x01 概念介绍 1.1 CART算法CART算法：Classification And Regression Tree。顾名思义，CART算法既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree）、模型树（Model Tree），两者在建树的过程稍有差异。既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。根据某一个维度d和某一个阈值v进行二
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2024-05-05 06:58:54
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一、什么是决策树决策树（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。 本文主要介绍分类树。划分选择决策树的关键在于如何选择最优划分属性。随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的**“纯度”**越来越高（纯度高代表混合的数据少）。划分准则
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2024-03-19 09:04:15
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# 决策树二分类在Python中的应用
决策树是一种常见的机器学习算法，它能够通过一系列的决策规则对数据进行分类或预测。在二分类问题中，决策树可以帮助我们根据输入特征将数据分为两个类别。Python中有许多库可以用来构建和训练决策树模型，比如scikit-learn。
## 决策树原理
决策树的核心思想是通过对数据集进行递归划分，构建一个树形结构，使得每个叶节点对应一个类别。在构建决策树的过
原创
2024-04-23 05:43:35
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决策树通常在机器学习中用于分类。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。1.信息增益划分数据集的目的是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息。通常采用信息增益，信息增益是指数据划分前后信息熵的减少值。信息越无序信息熵越大，获得信息增益最高的特征就是最好的选择
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2023-08-24 02:13:28
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目录python实现分步源代码（全部）测试集1（鸢尾花集）测试集2（红酒品类数据集）总结 python实现分步划分数据子集（注意区分离散特征值和连续特征值）#获取数据子集，分类与回归的做法相同
#将数据集根据划分特征切分为两类
def split_dataset(data_x,data_y,fea_axis,fea_value):
'''
input:data_x(ndarry)
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2024-05-29 00:54:47
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决策树 文章目录决策树概述sklearn中的决策树sklearn的基本建模流程分类树DecisionTreeClassifier重要参数说明criterionrandom_state & splitter剪枝参数目标权重参数重要属性和接口回归树DecisionTreeRegressor重要属性，参数及接口一维回归的图像绘制多输出决策树的优缺点使用技巧决策树算法: ID3, C4.5, C5
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2023-10-29 19:01:45
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机器学习 逻辑回归之二分类一、前言二、sigmoid函数三、假设函数四、代价函数五、梯度下降六、二分类原生代码实现6.1 生成模拟数据6.2 添加前置与数据分割6.3 迭代训练6.4 验证数据七、sklearn代码实现 一、前言前面一系列文章介绍了线性回归，接下来介绍逻辑回归。线性回归的结果可能是一个区间范围内的任意值，例如预测房价，结果可能是100，100.5，100.6等。逻辑回归用于解决分
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2024-05-06 20:47:37
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# Python对进行二分类决策树
决策树是一种常见的机器学习模型，特别适合于分类任务。它通过树形结构将数据逐步分割，最终实现对样本的分类。本文将通过Python实现二分类决策树，并生成相应的可视化效果。
## 决策树的原理
决策树通过特征划分数据样本，每次根据特定的特征值将样本分成子集，直到满足停止划分的条件。每个叶子节点代表一个类别，内部节点表示特征。
## 数据准备
首先，我们需要
# 决策树实现二分类的Python代码
## 引言
在数据科学和机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归工具。对于二分类问题，决策树通过构建树状的结构来进行决策，其优点在于简单易用、结果易于理解。本文将探讨如何使用Python实现决策树进行二分类，并提供示例代码和可视化图表。
## 什么是决策树？
决策树是一种通过分析特征信息来进行分类的模型。它通过一系列的决策，逐步将样本分成不同的类别。
决策树原理解析1.决策树算法以及基本流程决策树是基于树结构进行决策的,其机制就是通过判定每个属性分类的纯度来进行自上而下决策分类决策树包含 根结点 ,内部结点, 叶结点; 根结点和内部结点对应与分类的属性(也就是分类的基准),叶结点对应决策结果(也就是纯度很高且不需要继续分裂的类别);从根结点到某一个叶结点的路径便是当前叶结点对应类的整个决策过程,下面来看决策树的算法流程:可以看到决策树决策的过程
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2024-08-05 18:17:11
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分类分类应是极为常见的问题，我们生活周边的一切事物，皆是类别分明。机器学习领域，处理分类问题的方法有多种，如逻辑回归、支持向量机、以及无监督学习的K-mean等等。本文主要介始逻辑回归。逻辑回归逻辑回归，主要用于解决分类问题，例如二分类。对于二分类问题，通过给出的样本\(（x,y）\)（若为二分类，y={0,1}），确定一个可以对数据一分为二的边界，有了这个边界，对于一个新的样本，根据其特征，便能
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2024-05-06 20:32:19
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对于二元分类问题来说，分类的结果和数据的特征之间仍呈现相关关系，但是y的值不再是连续的，是0～1的跃迁。但是在这个过程中，什么仍然是连续的呢？”是概率，概率是逐渐升高的，当达到一个关键点（阈值），概率就超过了0.5。那么从这个点开始，之后y的预测值都为1。 文章目录1. 导入CSV文件2.如果是二元分类，看一下分类比例3.画图4. 构建特征集和标签集5. 拆分数据集为训练集和测试集6.对数据集进行
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2024-08-08 11:25:18
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别联系
逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型区别
因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
线性回归用于解决回归问题，逻辑回归主要用于解决分类问题2、 逻辑回归的原
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2023-08-28 20:52:08
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决策树分类导入包数据集信息熵计算信息熵分类数据找出使信息熵最少的分类方法完全分类所有代码 导入包import pandas as pd
import numpy as np
# trees为自己编写的py文件，放在同一目录，之后有写
import trees
from math import log
import operator数据集file.txtNo. no surfacing fli
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2024-04-10 17:05:47
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一.Logistic分类算法 逻辑回归(Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务中。逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或
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2024-04-18 14:45:59
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1. 算法原理决策树（Decision Tree），又称判断树，它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知实例，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。决策树算法的优势在于，它不仅简单易于理解，而且高效实用，构建一次，就
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2024-05-30 21:12:52
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在博弈论中常常使用决策树寻找最优决策，这些决策树往往是人工生成的。在数据挖掘过程中，决策树的生成通常是通过对数据的拟合、学习，从数据集中获取到一棵决策树。决策树的形式，从根节点到叶子节点的路径就是决策的过程。其本质思路就是使用超平面对数据递归化划分。决策树的生成过程，就是对数据集进行反复切割的过程，直到能够把决策类别区分开来为止，切割的过程就形成了一棵决策树。而实例隶属于决策树每个终端节点的个数，
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2024-07-29 17:19:00
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逻辑回归原理推导——Logistic Regression逻辑回归是经典的二分类算法，逻辑回归的决策边界是非线性的。例如下面的两种分类 前者是线性的，后者是非线性的。实际分类中经常是先用逻辑回归分类，再用其他分类如支持向量机等，逻辑回归是比较简单的分类算法，先用逻辑回归再用其他复杂的分类算法查看分类效果，决定是否有必要使用其他分类算法。分类时候我们想要的当然是某一个样本属于还是属于的概率为多大，然
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2024-05-25 17:22:39
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分类分析--逻辑回归 逻辑回归（logistic regression）是广义线性模型的一种，可根据一组数值变量预测二元输出，即逻辑回归只适用于二分类 ，R中的基本函数glm()可用于拟合逻辑回归模型。glm()函数自动将预测变量中的分类变量编码为相应的虚拟变量。威斯康星乳腺癌数据中的全部预测变量都 ...
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2021-08-17 16:37:00
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实习了一段时间，接触了一些数据挖掘、机器学习的算法，先记录下来方便以后的复习回顾： 一：决策树概念 决策树可以看做一个树状预测模型，它是由节点和有向边组成的层次结构。树中包含3中节点：根节点、内部节点、叶子节点。决策树只有一个根节点，是全体训练数据的集合。树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割，并且该节点的每一个后继
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2024-09-09 18:39:08
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