目录深度优先搜索的节点二叉树的后序遍历post order算法决策树信息、熵以及信息增益的概念决策树构造例子可视化CART随机森林深度优先搜索的节点dfs：Depth First Search，深度优先搜索我们在做dfs的时候，当访问到一个节点时，会出现四种情况： 1.此节点未被访问过，则此次的访问关系边（发起点——>接受点）称为树边（tree edge）； 2.此节点被访问过但此节点的子孙
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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写在前面额、、、最近开始学习机器学习嘛，网上找到一本关于机器学习的书籍，名字叫做《机器学习实战》。很巧的是，这本书里的算法是用Python语言实现的，刚好之前我学过一些Python基础知识，所以这本书对于我来说，无疑是雪中送炭啊。接下来，我还是给大家讲讲实际的东西吧。什么是K-近邻算法？简单的说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称
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2024-03-07 14:08:17
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本文代码以及相应数据集 ID3算法：核心是在决策树各个节点上应用 信息增益 准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。ID3算法还存在另一个问题，它不能直接出来连续型特征。只有事先将连续
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2023-11-28 12:27:40
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作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 《机器学习实战》 写了一下分类回归树，这里记录一下。关于决策树的基础概念就不过多介绍了，至于是分类还是回归。。我说不清楚。。我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头，下面看一下Length / continuous /
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2024-05-06 11:32:24
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介绍Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器的数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。Boosting算法是在算法开始时，为每一个样本赋上一
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2023-08-24 11:10:33
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# Python树模型与分类概率的科普
在机器学习领域，树模型是一种广泛使用的强大工具，它通过建立决策树来进行分类和回归分析。本文将介绍如何使用Python中的树模型进行分类，并计算分类的概率。为了加深理解，我们将提供详细的代码示例，并通过流程图和旅行图帮助你更好地理清楚整个过程。
## 什么是树模型
树模型是一种基于树形结构的决策模型，其中每个内部节点表示特征判断，叶子节点代表最终的分类结
大家有没有听说过“三行代码行天下”这句话真的有这么强吗？没错，你没有听错python在数据处理建模这方面确实段位很高那么，python中的最重要的装备之一就是“sklearn”下面我们就来看看sklearn是如何来实现决策树中的分类树的本文目录： 1
概述 1.1 sklearn
中的决策树 2 DecisionTreeClassi
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2024-03-05 20:09:57
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# Python 多叉树分类
## 引言
多叉树是一种数据结构，可以有多个子节点，广泛应用于各种领域，如文件系统、数据库索引、网页爬虫等等。和二叉树相比，多叉树可以存储更多的子节点，它的灵活性使得它在很多应用场景中都显得尤为重要。本文将详细讨论如何用 Python 实现多叉树的分类，并附带代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## 多叉树的基本结构
在 Python 中，我们可以使用类来
# Python决策树分类实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现决策树分类。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们先来了解整个实现决策树分类的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-09-04 15:28:31
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如果目标变量是离散变量，则是classfication Tree分类树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。（1）分类树两个关键点：将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树‚用验证数据进行剪枝。（2）对于离散变量X（x1…xn）处理：分别取X变量各值的不同组合，将其分到树的左枝或右枝，并对不同组合而产生的树，进行评判，找出最佳组合。如果只有两个取值，直接根据这两个值就可以划分树。取值多
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2024-04-21 13:02:53
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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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一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。二.决策树算法 1.概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程
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2023-11-03 12:38:45
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决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依
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2023-10-20 20:41:55
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在目前的Mysql数据库中，使用最广泛的是innodb存储引擎。innodb确实是个很不错的存储引擎，就连高性能Mysql里都说了，如果不是有什么很特别的要求，innodb就是最好的选择。当然，这偏文章讲的是TokuDB，不是innodb，相比innodb，TokuDB有着自己的特点。BTree和Fractal tree的比较：目前无论是SQL Server，还是MySQL的innodb，都是用的
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2024-01-02 11:59:13
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## 如何实现梯度提升树分类预测python
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助刚入行的小白理解并实现梯度提升树分类预测python。下面将分为三个部分进行讲解：整体流程、具体步骤及代码示例。
### 整体流程
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据) --> B(训练模型);
B --> C(进行预测);
C --> D(评估模型);
``
原创
2024-06-07 05:53:00
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# 使用Python实现决策树分类
决策树是一种常见的机器学习算法，广泛用于分类和回归任务。其使用简单且易于解释，非常适合初学者入门。本文将通过一步步的引导，帮助你使用Python实现一个基本的决策树分类模型。
## 流程概述
在实现决策树分类之前，我们需要明确整个流程。可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库和数据
原创
2024-07-31 07:37:16
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# Python决策树地物分类
决策树是一种用于分类和回归的监督学习算法，因其直观易懂且可处理复杂数据而广泛应用于各种领域，包括地物分类。本文将介绍如何使用Python中的决策树对地物进行分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是地物分类？
地物分类是遥感影像处理中的重要任务，涉及将图像中的不同区域标记为特定的地物类型（如水体、城市、森林等）。决策树是一种流行的方法，因为它通过一系列简单的规
目录0 引言1 环境2 需求分析3 代码实现4 后记0 引言纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？���自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(
# Python 实现决策树分类
决策树是一种常用的分类和回归工具，它通过将数据分成多个区域来帮助我们做出决策。决策树以树状结构展现，根节点表示整个数据集，内部节点表示特征测试，叶节点表示类别或输出值。Python 的 `scikit-learn` 库提供了简单而强大的决策树实现。
## 决策树的基本原理
决策树的工作原理基于选择一个特征来分割数据集，以最大化类别纯度。常用的分割准则有信息增
