什么是决策树？决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例：决策树通常包含哪三个步骤？特征选择、决策树的生成和决策树的修剪决策树与if-then规则？直接以一个例子看看数如何构建决策树的：根据不同的特征可以有不同的决策树：那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢？最基础的是使用信息增益来表示。首先得了解熵和条件熵的定义。熵：用于表示随机变量不确定性的度量 。假设X是一个取值有限的随机变
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2020-05-13 15:00:00
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决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
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2023-08-15 15:31:24
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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。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn import tree #导入需要的模块
clf =
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2023-07-25 14:16:12
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决策树 算法优缺点： 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，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-07-13 16:41:34
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本篇继续进阶一点，写一下 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)还是先上代码，梯度提升决策树是能够支持多种损失函数的，关于 损失函数的定义，老规矩，自己搜。既然要支持多种损失函数，因此先写个接口类，然后再来个实现，后面会用到损失函数接口类public interface LossFunction {
publ
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2024-02-22 11:09:54
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’决策树’，‘Logistic回归’，'支持向量机’一、决策树方法的基本原理；决策树是一种基本的回归与分类方法；可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其优点是模型具备可读性，分类速度快；决策树模型：定义： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树状结构。决策树由节点和有向边组成。节点有两种类型：内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyhothighTR
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2023-12-13 07:37:38
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目录加载数据以文本的形式显示决策树规则决策树可视化关键参数可视化解释 加载数据from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
# Prepare the data
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2023-08-30 09:12:11
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1 决策树自编程实现import numpy as np
import pandas as pd
import math
import time
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple("Node","children type content feature label")): # 孩子节点、分类特征的取值、节点内容、
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2023-07-19 15:38:52
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一、介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度。模型的计算复杂度较低。决策树的主要缺点：模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。不能很好利用连续型特征。预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果
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2023-10-17 22:40:19
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Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
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2024-03-19 00:08:59
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1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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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
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2024-06-07 13:23:27
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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
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2023-07-01 09:09:21
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本文用通俗易懂的方式来讲解分类树中的回归树，并以“一维回归的图像绘制”和“泰坦尼克号幸存者预测”两个例子来说明该算法原理。以下是本文大纲： 1 DecisionTreeRegressor 1.1
重要参数，属性及接口 criterion 1.2 交叉验证 2
实例：一维回归的图像绘制 3
实例：泰坦尼克号幸存
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2024-06-05 22:16:58
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总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树绘制treePlotter测试与使用 treePlotter东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。treePlotter.py'''
Created on Oct 14, 2010
@author: Pete
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2023-06-29 22:26:04
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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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