其实这里所说的数据量不足，可以换一种方式去理解：在维度高的情况下，数据相对少。举一个特例，比如只有一维，和1万个数据，那么这种情况下，我们可以认为数据量其实是足够的，因为数据密度相对来说很高。如果数据的维度有1000维，数据量仍然有1万，这种情况下，数据的密度就相当低了。引用wiki里的两句话：－ The common theme of these problems is that whe
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2023-11-30 13:55:22
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决策树／判定树：是一个类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。熵（entropy）概念：信息量的度量就等于不确定性的多少。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确定的事情，需要了解大量的信息。变量的不确定性越大，熵也就越大。决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督
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2023-11-16 19:34:52
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数据结构与算法之决策树算法一、C 实现决策树算法及代码详解二、C++ 实现决策树算法及代码详解三、Java 实现决策树算法及代码详解 决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归分析方法，其基本思想是将数据集分成一些小的子集，每个子集都对应着某个决策条件。通过对数据集的分解和判断，不断对决策条件进行选择，最终达到分类和回归的目的。决策树算法的基本原理包括：节点选择：决策树的构建是一个递归过程，每次需
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2024-07-23 15:29:07
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决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
## 如何实现“java 大数据量 树目录”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在 Java 中处理大数据量的树目录。首先，让我们列出整个流程的步骤，并详细解释每一步需要做什么以及使用的代码。
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 构建树结构 |
| 2 | 读取大数据量 |
| 3 | 将数据插入树中 |
| 4 | 遍历树目录 |
### 1
原创
2024-03-11 06:48:32
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1. CART决策树算法划分选择 ID3算法使用信息增益来选择特征；C4.5算法中，采用信息增益比选择特征来减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。运算量大，且不能用于回归，能不能优化为二分类问题呢？CART算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，
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2023-12-08 10:34:58
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# 如何实现“python样本量1000决策树”
作为一名经验丰富的开发者，我会向你介绍如何在Python中实现样本量为1000的决策树模型。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程步骤
下面是实现该任务的整体流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 划分训练集和测试集 |
|
原创
2024-02-25 07:50:00
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【机器学习】决策树与集成决策树ID3C4.5CART（分类回归树）分类树回归树防止过拟合决策树集成梯度提升树AdaBoostGBDT(即基于一般损失的分类模型）GBRT（即基于一般损失的回归模型）XGBoost损失函数推导特点缺点模型参数LightGBM(light gradient boosting machine)RandomForest 决策树决策树包括分支节点，叶节点，分支。分治节点表示
决策树引入： 决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够
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2023-08-19 15:24:27
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运行环境：Anaconda——Jupyter Notebook Python版本为：3.6.6数据集:lense.txt 提取码：9wsp1.决策树决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，长方形代表判断模块（decision block），椭圆形代表终止模块（terminating block），表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch），它可以到达另一个判断模块
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2024-01-09 22:18:35
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决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多 ensemble 方法（例如 random forest 和 gradient boo
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2024-06-13 17:55:43
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分类回归树（\(classification\ and\ regression\ tree,\ CART\)）既可用于分类也可用于回归。\(CART\)分类树、\(CART\) 回归树统称 \(CART\)\(CART\) 学习分三步：特征选择、决策树的生成、剪枝。\(CART\) 决策树是二叉树。对 \(CART\) 回归树用均方误差最小化准则，\(CART\) 分类树用基尼系数最小化（\(Gi
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2023-08-10 12:20:32
209阅读
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy（熵） = 系统的凌乱程度
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2024-07-25 14:23:03
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机器学习1. 决策树1.1 原理1.2 sklearn实现 1. 决策树1.1 原理决策树(Decision Trees)是一种用于分类或回归任务的无参数学习方法，其基于树形结构从数据特征中学习对应决策规则(特征选择)用于分类或预测目标值假设对于博客是否需要及时阅读建立决策树模型，如图：叶子节点为最终的分类或预测结果非叶子节点为对应的决策规则(特征/属性)决策树的学习包含三个步骤：①特征选择；②
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2024-05-05 07:05:10
77阅读
一、 决策树简介决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判
原创
2022-08-04 17:35:20
216阅读
一、决策树/判断树（decision tree）1、概念：决策树是一个类似于流程图的o(D)-infor_A(D)
原创
2022-11-18 16:00:44
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说到决策树， 有几种类型分类树： 一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（Classification And Regression Tree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点：PROS: 计算复杂度比较低， 对中间值缺失的容忍度较高，对预测值的类型没有要求CONS: 在生成决策树的时候需要考虑停止条件以防止overfitting，而这个决定通常没有一个准确
原创
2013-07-27 23:48:33
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决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决...
原创
2021-08-13 09:39:52
432阅读
1 # Author Qian Chenglong
2 #label 特征的名字 dataSet n个特征+目标
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5 from math import log
6 import operator
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9 '''计算香农熵'''
10 def calcShannon
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2018-08-15 00:32:00
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简单介绍非常多人都玩过一个游戏。通过限定次数的提问猜出对方在纸上写出的一个词，当然对方必须对我们的每一个推測做出回应，通过一连串正确或者错误的推断，假设终于我们猜出了对方的那个词。那么我们就取得了胜利。决策树的工作原理就和这个游戏相似，看以下一个例子：上面这张图就是一个典型的决策树，我们每
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2019-04-19 09:07:00
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