参数解析参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。可以使用"mse"或者"mae"，前者是均方差，后者是和均值之差的绝对值之和
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2023-08-30 17:45:07
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文章目录系列文章目录决策树简介一、参数二、常用函数三、模型调参注意事项总结 决策树简介 决策树概念：决策树(Decision Trees)是一种非参监督学习方法，即没有固定的参数，对数据进行分类或回归学习。决策树的目标是从已知数据中学习得到一套规则，能够通过简单的规则判断，对未知数据进行预测。这里我们只讨论决策树分类的功能。 决策树组成：根节点、非叶子节点（也叫决策点、子节点、内部节点）、分
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2023-08-04 19:03:30
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决策树调参记录一下决策树调参，在所有模型进行调参前，都应该熟悉算法的思路流程，这样才能进行更好的调参。 决策树分为回归树和分类树，回归树与分类树在Python的sklearn中分别对应着两个不同的函数，其中回归树为：DecisionTreeRegressor 分类树为：DecisionTreeClassifier。 虽然说函数名字不同，但是这两个函数的参数其实大差不大。参数名含义criterion
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2023-08-03 13:18:16
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1、相关库：sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。两者的参数区别如下表：参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"entro
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2023-07-03 11:04:57
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决策树也是有监督机器学习方法。决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。基本概念属性(Feature): 训练数据中每列都是一个属性。标签(Label)：训练数据中的分类结果。如何构造决策树这里，要解决的问题是采用哪些数据属性作为分类条件，最佳次序是什么？方法一：采
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2024-04-08 19:37:33
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决策树简介决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的。信息熵计算：信息增益的计算：代码调式import matplotlib.py
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2024-02-11 07:38:10
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简介 决策树是广泛用于分类和回归任务的监督模型。 在本文中，我们将讨论决策树分类器以及如何动态可视化它们。 这些分类器在训练数据上构建一系列简单的if / else规则，通过它们预测目标值。 在本演示中，我们将使用sklearn_wine数据集,使用sklearn export_graphviz函数，我们可以在Jupyter中显示树。from sklearn.tree
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2024-04-25 09:37:10
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决策树(DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，监督学习方法，非参数分类器。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的分而治之策略。决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的纯度越来越高。度量样本纯度的指标：(1).信息熵（information entropy）：&n
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2024-05-30 22:00:01
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目录定义1D回归树的建立根据例题建立回归树第一步：计算所有阈值及其对应残差平方和（SSR）第二步：找最佳阈值并进行二叉树建立注意N-D回归树的建立第一步：找出最佳分类特征及其阈值第二步：延伸回归树过拟合问题样本问题生成的树有问题先剪枝优点缺点后剪枝Reduced-Error Pruning(REP,错误率降低剪枝） Pesimistic-Error P
决策树算法是机器学习中的经典算法1.决策树(decision tree)决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。假设小明去看电影，影响看电影的外部因素有 时间 电影类型 评分 三个情况，目前已知的样本数据如下根据以上样本数据，整理成tree形结构如下2.决策树算法中熵的概念1948年香农提出了“信息熵(entropy)”的概念一
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2023-07-11 20:28:13
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目录酱一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集二、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、总结 一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集下载LibSVM
将下载的压缩文件解压如下：点击windows文件夹，在文件夹中找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行。在程序运行框内点击鼠标左键就能打点，点击Change后能够换颜色，最后点击Save将数据保存为train.txt。在原有基础上再
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2024-02-29 11:16:55
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# 决策树网格调参
在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归算法。决策树模型可以通过学习数据集中的规则，构建一棵树状结构，用于预测未知数据的标签或目标值。然而，决策树模型往往需要调整一些超参数，以提高模型的性能和泛化能力。本文将介绍如何使用网格调参方法来优化决策树模型。
## 决策树简介
决策树是一种基于树状结构的监督学习算法。它通过对特征进行递归分割，构建一棵树，每个叶节点表示一个类别或
原创
2023-08-11 16:29:11
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Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
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2023-08-15 15:31:24
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决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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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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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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起步在理论篇我们介绍了决策树的构建和一些关于熵的计算方法，这篇文章将根据一个例子，用代码上来实现决策树。实验环境操作系统： win10 64编程语言： Python3.6用到的第三方模块有：numpy (1.12.1+mkl)scikit-learn (0.19.1)数据源为了方便理解和架设，我们用理论篇中买电脑的例子：将这些记录保存成 csv 文件：RID,age,income,student,
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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总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树绘制treePlotter测试与使用 treePlotter东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。treePlotter.py'''
Created on Oct 14, 2010
@author: Pete
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2023-06-29 22:26:04
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