机器学习实践
@目录决策树IMDB数据集电影评测分类（二分类问题）1. 数据集讲解：2. 代码实现：a) 取出数据集：b) 数据处理：决策树IMDB数据集电影评测分类（二分类问题）1. 数据集讲解：该数据集是IMDB电影数据集的一个子集，已经划分好了测试集和训练集，训练集包括25000条电影评论，测试集也有25000条，该数据集
每天学习一点点，开始啦！记录自己的成长史，哈哈哈???导入的路径书写格式：直接复制路径在路径前加字母r,如：pd.read_csv(r'C:\Program Files')；将复制的路径的下划线改为向左的下划线，如：pd.read_csv('C:/Program Files')；基本思路：导入需要用到的库导入数据集，探索数据对数据进行预处理提取标签和特征矩阵，分测试集和训练集导入模型，粗略地看一下
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2024-04-04 06:53:12
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决策树的特点决策树的用途决策树的适用范围数据类型特征可以连续和离散 因变量分类时是离散，回归时是连续算法支持模型树结构特征选择连续值处理缺失值处理剪枝ID3分类多叉树信息增益不支持不支持不支持C4.5分类多叉树信息增益比支持支持支持CART分类，回归二叉树基尼系数，均方差支持支持支持决策树的优点1）简单直观，生成的决策树很直观。 2）基本不需要预处理，不需要提前归一化，处理缺失值。 3）使用决策树
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2024-05-10 16:30:46
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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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目录前言一、基本概念1. 决策树回归的原理2. 构建决策树回归模型的步骤3. 决策树回归的优缺点4. 决策树回归的应用场景二、实例前言决策树回归（Decision Tree Regression）是一种常用的机器学习算法，用于预测连续型变量的取值。它基于树结构来对数据进行建模和预测，通过将数据集划分为不同的区域，并在每个区域内预测一个常数值来实现回归任务。在本文中，我将详细介绍决策树回归的原理、构
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2024-06-12 08:54:39
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在本博文中，我们将围绕“Java决策树预测”的应用展开，深入探讨背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等方面，以期为大家提供一个全面系统的解决方案。
## 背景定位
在现代的数据驱动决策过程中，传统的手工分析方法已经无法满足日益增长的需求，而决策树作为一种可解释性强的机器学习算法愈加受到青睐。使用Java实现决策树预测，可帮助企业在客户分析、风险评估等方面做出更加准确的决策
注：本文分析的C4.5代码是网上很流行的那份代码，非原创，本文只做代码分析 C4.5训练样本和测试样本来自 Matlab实现决策树C4.5算法并执行 作者：William_Dong 最后分析了tree的结构，只是初步理解，之后会运用新的样本集。 （高亮！！！！啊啊啊啊，疯了，这个C4.5的程序是错误的， 具体是连
目录概念决策树的学习过程决策树三种常用方法决策树算法的参数决策树的总结一、概念决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是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。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模
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2023-12-05 20:19:19
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实验一：决策树算法实验【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。【实验内容】设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。针对给定的房贷数据集(数据集表格见附录1)实现ID3算法。熟悉sklearn库中的决策树算法；针对iris数据集，应用sk
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2023-07-15 21:26:44
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决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集D的每一次划分，都希望根据某特种划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小如何度量划分数据集前后的数据集的纯度以及不确定性呢？答案：特征选择准则常见的决策树算法：ID3、C
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2024-06-19 06:55:58
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目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码 前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法，属于监督学习；也就是给出一批样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果。算法通过学习这些样本，得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出合适的分类2、样本数据假设现有用户14名，其个
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2023-07-28 16:37:33
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决策树要点如下图： 1，CART 算法全称 分类回归树 2，CART 算法其实是一个比较复杂的算法，这里说明一个其简单的形式。 3，CART 算法包括两个步骤：第一步：分裂数据集生成回归树。第二步，为避免过拟合，对回归树进行剪枝处理。 4，CART 算法和决策树ID3算法一样，本质上也是构建一个决策树。它较之ID3算法的不同之处在于：第一，ID3算法每生成一
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2024-04-24 15:37:22
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本篇介绍了K对于决策树算法的理解以及数据处理。（这个老爷爷是出来撑场子的）1 一些概念问题 ：建模的任务是什么？建模的最终目的都是解决某一个或者某一类问题，那么我们的任务就是通过各种方法完成这样一个任务：创建一个模型，该模型满足：1 准确和健壮 （个人认为更全面一些应该说：有用、可靠、高效）2 获得数据的一些insight, 容易理解决策树模型可以同时满足以上两点要求。其他一些“高级”模型，一般来
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2024-07-13 08:06:07
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本系统实现了决策树生成，只要输入合适的数据集，系统就可以生成一棵决策树。 数据集的输入使用二维数组，输入的个数为：序号+特征+分类结果。同时要把特征名以及对应的特征值传给程序，如此一来系统就可以建决策树。 关于决策树的定义这里不再列出，CSDN上有很多类似的博客。这些博客实现的
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2023-08-06 07:40:06
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1、决策树引导相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。&
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2024-09-03 17:32:08
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1、决策树概念官方严谨解释：决策树经典的机器学习算法，是基于树的结构来进行决策的。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。我的理解：就是不断的做“决策”，做出的许多决策形成多个分支，最后变成一个树的形状。如图所示是一个判断用户是否喜欢某电影的决策过程。2、熵信息熵：指系统混乱的程
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2024-01-13 13:00:27
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一、什么是决策树要了解决策树，先了解“决策”。决策（decision）是指决定的策略或办法，是为人们为各自事件出主意、做决定的过程。我们每天都在决策，如：今晚吃什么、明天穿什么。 了解了“决策”以后，再了解一下“树”。树（tree）是数据结构中的一种，是由个有限节点组成一个具有层次关系的集合。之所以称其为树，是因为它看起来像一棵倒挂的树。 了解好以上两个概念以后，理解决策树就非常容易了。决策树（d
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2024-01-05 20:13:11
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## 使用决策树预测内容的科普文章
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的预测工具。它通过构建树形结构来进行决策，形成从根节点到叶节点的路径，最终将复杂的问题转化为多个简单的判断。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中使用决策树进行预测，并辅助通过图示帮助理解其工作原理。
### 决策树的基本原理
决策树使用一系列问题的答案作为决策的依据，以逐步划分数据集。每个节点代表一个
原创
2024-08-01 12:10:01
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机器学习中分类和预测算法的评估准确率：例如分类达到的准确率是多少 速度：准确率高，但是算法复杂度高不高（时间快不块） 强壮行：当样本集数据与一些噪音的时候或者有一些值缺失的时候，算法表现的是不是很好。 可规模性：当一下算法在小的数据集中表现良好，但是当数据集成指数形式增长的时候，变成很大的数据集时，算法的表现如何，是否可规模化。 可解释性：当算法做出一些特征值的选择和归类的时候，我们是否能容易的解
本文结构：是什么？有什么算法？数学原理？编码实现算法？1. 是什么？简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 有什么算法？常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信息熵增益最大的
