# 权重决策 Java 实现指南
在现代应用程序中，我们经常需要根据不同的条件对选项进行决策，这种决策过程通常涉及到对各个选项的“权重”进行评估。在本篇文章中，我们将逐步学习如何在 Java 中实现一个简单的权重决策系统，适用于小型项目以及日常开发的应用。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下实现权重决策的整体流程：
| 步骤 | 描述
目录1. 概述2.graphviz对决策树模型进行可视化 2.1 通过gini算法 训练鸢尾花分类决策树 将训练好的模型保存成.dot文件2.2 采用graphviz将dot文件转化为png图片2.3 查看图片2.4 虚拟环境中安装graphviz 直接调用api查看决策树模型2.4.1 虚拟环境中安装graphviz 2.4.2 直接调用ap
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2024-07-31 17:16:04
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0x00 前言 决策树学习算法有三个步骤：特征选择决策树生成决策树剪枝特征选择，就是决策树的构造过程。为了找到最优的划分特征，我们需要先了解一些信息论的知识。信息熵(information entropy)条件熵(conditional entropy)信息增益(information gain)信息增益率(information gain ratio)基尼指数(Gini index)0x01 信
浅谈决策树算法思想概述以“树”为原型。决策过程的不断深入，就如树从根至叶，一步步递进。决策树算法组成1、特征选择 特征选择的目的是选取能够对训练集分类的特征。特征选择的关键是准则：信息增益、信息增益比、Gini指数 2、树的生成 通常是利用信息增益最大、信息增益比最大、Gini指数最小作为特征选择的准则。从根节点开始，递归的生成决策树。相当于是不断选取局部最优特征，或将训练集分割为基本能够正确分类
本章介绍的是决策树算法，决策树算法是一类非参的模型，在学习过程中没有显式的参数训练过程。一:如何生成决策树？ 1. 决策树的生成可以视作对样本空间反复划分成一个个区域的过程，这些区域互不相交，且并集为整个样本空间。用于分类时，每个区域返回一个类别判断或者类别判断的概率。算法采用递归这种计算机非常善于处理的操作进行。对递归来说最重要的便是设置递归的
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2024-09-28 21:24:04
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决策树学习的时候手抄了很多大佬们的笔记，这是从手抄本上重新整理的，有空搜一搜把参考过的大佬们的链接贴上来。1. 几种常见算法的简单对比算法类别算法特点对比损失函数随机森林（RF）bagging方法，基于样本对样本进行有放回采样，多次采样来训练不同树，最后投票得到结果adaboostboosting方法，基于样本提高被错分样本的权重，最后加权计分来得到结果，使用的决策树通常为单层决策树（一个决策点）
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2024-06-24 10:21:36
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1.决策树的优缺点优点：决策树易于理解和实现. 人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的 . 其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性能够同时处理数据型和常规型属性，其他的技术往往要求数据属性的单一在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果对缺失值不敏感可以处理不相关特征数据效率高，决策树只需要一次构建，反复
矩阵乘法及矩阵快速幂 参考： 理解矩阵乘法 定义：由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作： 这m×n 个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的第i行第j列，称为矩阵A的(i,j)元，以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n，m×n矩阵A也记作Amn。
节点分裂，特征选择从概率学角度，样本集中不同样本类别分布地越均匀，说明不确定性越大，比如投掷硬币，50%正，50%负，完全不确定，而决策树模型就是需要选取特征，通过特征取值对样本进行子集划分，使得子集中的不确定性减少。描述不确定性的算法模型：1 gini纯度 2 信息熵 两个函数都是在样本分布越均匀时取值越大。 而gini纯度使用幂，信息熵使用对数，gini对于计算机计算量更小特征选择的过程就是在
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2024-03-27 07:45:15
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自说原理：决策数是用训练集训练出一棵树，树怎么分叉是由属性（特征决定），测试集的属性按照这个树一直走下去，自然就分类了。一般树的深度越小越好，那如何选属性作为根节点，又选择哪一个属性作为第二个分叉点尼？这就用到了信息熵与信息增益的知识。ID3中选择信息增益大的，C4.5中选择增益率大的。以书中的数据集为例： 属性1 no surfacing属性2 flippers标签1.
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2024-04-14 10:01:13
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ID3就不介绍了，最终的决策树保存在了XML中，使用了Dom4J，注意如果要让Dom4J支持按XPath选择节点，还得引入包jaxen.jar。程序代码要求输入文件满足ARFF格式，并且属性都是标称变量。 001 package dt;
002
003 import java.io.BufferedReader;
004 import java.io.File;
005 import java.
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2024-05-22 17:46:03
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一、决策树简介决策树（DecisionTree），又称为判定树，是另一种特殊的根树，它最初是运筹学中的常用工具之一；之后应用范围不断扩展，目前是人工智能中常见的机器学习方法之一。决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，决策树模型构建成功后，对样本的分类效率也非常高。二、决策树的优缺
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2024-05-29 20:12:39
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一、决策树介绍决策树是一种树模型，从根节点开始一步步走到叶子节点（决策过程），所有的数据最终都会落到叶子节点，这种算法既可以做分类也可以做回归。决策树的组成：结点和有向边。结点的类型又可以分成三种：根结点（第一个选择的分支的属性）、中间节点（继根节点后的非叶子结点）、叶子结点（表示最终的决策结果）在本次案例主要讲述分类决策树模型。二、构造决策树的基本流程 算法基本流程：将所有数据放在根节
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2024-03-27 22:32:38
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所有 Analysis Services 数据挖掘算法都会自动使用功能选择来改善分析效果以及减轻处理工作量。用于功能选择的方法取决于生成模型所用的算法。控制决策树模型的功能选择的算法参数为 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES 和 MAXIMUM_OUTPUT。 算法 分析方法 注释 决策树兴趣性分数Shannon 平均信息量Bayesian with K2 PriorBa
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2024-10-08 12:27:17
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一、分类树-sklearnfrom sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine #导入红酒数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split #划分训练集和数据集
import graphviz #画树
#######1、导入数据集#######
wine
信息论基础 熵：度量样本集合纯度最常用的指标，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。 假设当前样本集合D的第k类样本比例为Pk(k=1,2,3,…，|y|),则D的熵定义为 联合熵：样本类别越多，状态数也就越多，熵就越大，混乱程度就越大。 当样本类别为均匀分布时，熵达到最大，且 0≤Ent(D)≤logn。 将一维随机变量分布推广到多维随机变量分布，则其联合熵 (Joint entropy)
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2024-10-16 19:21:56
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以下内容摘选自1、决策数的定义 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。2、决策树的构造
如何融合多模型的预测结果？1 为什么要做模型融合2 模型融合方法2.1 Voting2.1.1 硬分类2.1.2 软分类2.2 Averaging2.3 Stacking参考资料 1 为什么要做模型融合模型融合希望起到的作用是：一种类似于“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”的效果。 认为每个模型可能都只能学到一份数据一方面的特征，因此希望结合不同的模型学到的结果，综合起来来对未知的数据进行预测！实现更好
决策树算法简介概述特征选择决策树减枝 概述决策树是一种基本的分类和回归模型，在使用需要考虑三个方面的问题：1. 分类特征该如何选取；2. 决策树该如何生成；3. 决策树该如何减枝。特征选择决策数的特征选择有两个方法一个是基于信息熵一个是基于基尼指数的。一般我们将一个发生概率为p(x)的随机变量x的信息量表示为： 信息量越小表示这个随机变量可以提供的信息越少，当该随机量的出现概率为1时，它的信息量
操作环境：win10+python3.7，不同环境可能会有些许差异决策树API • sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘gini’,max_depth=None,random_state=None,class_weight=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1)相关参数：
criter
