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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1. 简介决策数(Decision Tree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。 算法流程如图： 具体算法可以详见下方参考 有空再做详解 2.代码实现"""
Created on Thu Nov 28 14:01:04 2019
@author: alpha
"""
import numpy as np
from math import log
import op
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2023-10-10 22:18:37
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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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python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
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2023-07-31 17:48:32
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注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
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2023-06-21 09:41:41
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一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
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2023-09-04 09:57:49
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这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第三章 决策树算法的Python实现代码。1 参考链接机器学习实战2 实现代码2.1 treePlotter.pyimport matplotlib.pyplot as plt
desicionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc='0.8')
leafNode = dict(bo
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2023-06-14 13:57:19
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上一篇对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。
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2023-05-22 23:40:13
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1 CART算法CART全称叫Classification and Regression Tree，即分类与回归树。CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测结果是连续型数据，则CA
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2023-08-07 15:36:36
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决策树算法原理及基于numpy的代码实现1. 基本原理2. 决策树的构造方法2.1 信息的不纯度2.1.1 信息熵的计算2.1.2 信息增益（Information Gain - ID3）2.1.2 信息增益率（Information Gain Ratio - C4.5）2.1.3 基尼系数（Gini Index - CART）2.2 特征的最佳切分点2.2.1 离散型变量的最佳切分点划分2.2
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2024-04-16 09:16:14
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python实现决策树算法摘要：本文首先对决策树算法进行简单介绍，然后利用python一步步构造决策树，并通过matplotlib工具包直观的绘制树形图，最后在数据集对算法进行测试。关键词：机器学习，决策树，python，matplotlib简介 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。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
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2023-07-28 10:14:46
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本文用Python实现了分类决策树，主要实现了ID3、C4.5算法及剪枝。决策树主文件 tree.py# coding: utf-8
from math import log
import json
from plot import createPlot
class DecisionTree():
def __init__(self,criterion = "entrop
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2024-04-09 08:34:39
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python构建决策树代码 python决策树案例
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2023-05-29 23:24:06
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文章目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)加入方式5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提取特征变量和目标变量5.1.3 划分训练集与测试集5.1.4 模型
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2023-08-30 23:30:58
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在这张图中，树的每个节点代表一个问题或者一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说就是，为了区分四类动物，我们利用三个特征来构建一个模型。
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2023-08-01 11:48:43
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1.决策树-分类树sklearn.tree.DecisionTreeClassifier官方地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier在机器学习中，决策树是最常用也是最强大的监督学习算
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2023-08-08 11:21:12
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一.部分概念：决策树：为了对新事例进行分类。决策树学习的目的:为了获得泛化能力强的决策树。决策树包括根结点，内部结点，叶结点：1）根结点：包涵样本全集。2）内部结点：对应于一个测试属性。3）叶结点：对应于测试结果。比如下图中的色泽就是根结点，里面矩形框的是内部结点，椭圆就是叶结点即我们最终的结果。二.决策树学习基本算法： 输入：训练集D={(x1，y1),(x2,y2),...};属性集{a1,a
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2024-06-27 10:44:30
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文章目录第四步：递归创建字典树第四步的子步： 优化第五步 做画出树图像的准备工作5.1定义结点并定义结点和箭头绘制函数5.2在结点之间填充属性的特征的文本5.3获取该字典树的深度和叶子结点个数 第四步：递归创建字典树构建决策字典树用到的最基本的思想是递归 在构建过程中：我们需要用到第一步和第三步的函数，通过第三步得到的最好的划分方式不断的作为当前树的根标签，并将第一步划分的子数据集作为下层使用，
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2024-02-14 23:05:56
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目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提
# Python 决策树代码实现
## 1. 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以根据已有数据集的特征进行分类或预测。在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现决策树算法。
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现决策树。我将按照以下步骤进行讲解：
1. 导入数据
2. 数据预处理
3. 构建决策树模型
4. 模型训练与预测
5. 模型评估
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原创
2023-10-06 11:28:45
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