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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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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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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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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作者：Rahul Saxena译者：java达人人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和
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2024-02-05 20:53:34
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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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2023-11-10 01:19:23
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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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2024-05-30 21:06:28
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# Java 决策树实现
决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过树状结构将数据进行分割，从而得到简洁且易于解释的决策规则。本文将介绍如何用Java实现决策树，并且提供一个简单的代码示例。
## 决策树的基础知识
决策树的基本概念是将数据集进行分割，使得每一个子集尽可能纯净。也就是说，子集中的样本应该属于同一类。常用的分割标准有信息增益、增益率和基尼指数。
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# 如何用Java实现决策树
决策树是一种基本的分类和回归方法，其通过树形结构将数据分割成多个部分，是机器学习中的常见技术。本文将逐步引导你如何用Java实现一个简单的决策树。
## 实现流程
在实现决策树之前，你需要了解整个实现流程。下面是我们的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------
原创
2024-08-01 05:28:00
29阅读
# Java 实现决策树
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现决策树。决策树是一种常用的机器学习算法，它可以根据给定的训练数据集构建一个树形模型，用于预测未知数据的属性或者目标值。我们将使用Java编写代码来实现一个简单的决策树算法。
## 流程
下面是实现决策树的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训练和测试
原创
2023-08-18 13:33:28
152阅读
文章目录一、决策树算法二、CART 决策树三、Java 代码实现3.1 TrainDataSet3.2 DataType3.3 PredictResult3.4 CartDecisionTree3.5 Run 一、决策树算法二、CART 决策树CART(classification and regression tree)树：又称为分类回归树，从名字可以发现，CART树既可用于分类，也可以用于回
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2023-11-01 17:34:52
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为理解机器学习第四章节决策树学习算法，通过网上找到的一份现成代码，主要实现了最优划分属性选择和决策树构造，其中最优划分属性选择采用信息增益准则、决策树构造采用递归实现，代码如下：package sk.ml;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.
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2024-06-23 13:03:51
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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
206阅读
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
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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’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
文章目录前言1 决策树的基本流程2 决策树的属性划分2.1 信息增益（ID3算法）2.2 C4.5算法（信息增益比）2.3 CART算法（基尼指数）3 决策树的减枝处理4 决策树中的连续值和缺失值5 多变量的决策树6 sklearn中的决策树总结 前言决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 但是对于决策树回归，跟决策树分类差不多，是在决策树分
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2023-12-27 12:52:04
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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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