一、分类的基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题可以分为两类： 归类：归类是指对离散数据的分类，比如对根据一个人的笔迹判别这个是男还是女，这里的类别只有两个，类别是离散的集合空间{男，女}的。 预测：预测是指对连续数据的分类，比如预测明天8点
转载
2024-06-23 05:10:41
43阅读
决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
转载
2023-12-16 20:52:16
81阅读
决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
转载
2014-08-23 15:54:00
447阅读
2评论
决策树算法 如何能够基于既有的数据来进行分类和回归？决策树是解决这类问题的机器学习模型。 解决思路是：通过样本特征的三个数字特征：1）满足特征值的样本数量；2）1）样本的分类各自数量有多该少；3）总的样本数量，来作为input参数，通过构建/选择的模型就计算出来该特征的指标，对于ID3而是信息增益，
转载
2019-12-26 20:38:00
383阅读
2评论
决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
转载
2014-11-12 11:15:00
136阅读
转载
2017-09-04 15:45:00
187阅读
实习了一段时间，接触了一些数据挖掘、机器学习的算法，先记录下来方便以后的复习回顾： 一：决策树概念 决策树可以看做一个树状预测模型，它是由节点和有向边组成的层次结构。树中包含3中节点：根节点、内部节点、叶子节点。决策树只有一个根节点，是全体训练数据的集合。树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割，并且该节点的每一个后继
转载
2024-09-09 18:39:08
51阅读
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 =
转载
2023-07-25 14:16:12
178阅读
1. 决策树分类算法原理1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。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在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，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：  
转载
2024-01-06 09:40:42
80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
转载
2024-07-25 14:23:03
123阅读
决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依
转载
2023-10-20 20:41:55
87阅读
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
转载
2023-12-27 12:52:04
7阅读
一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。二.决策树算法 1.概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程
转载
2023-11-03 12:38:45
63阅读
决策树一、了解决策树 决策树(Decision Tree)是一类常见的机器学习算法，属于非参数的监督学习方法，主要用于分类和回归，也可以用于特征提取。 决策树就是一棵树（很像流程图），其内包含一个根节点，若干内部节点和若干叶子结点。树的最高层是就是根节点，包含样本全集。内部节点代表对应的一个特征的测试，每个节点包含的样本根据测试的结果被划分到子节点中，即树的分支代表该特征的每一个测试结果。每一
转载
2024-04-10 05:12:13
343阅读
Pycharm生成决策树Pycharm生成文字化的决策树实现生成决策树图安装Graphviz并配置环境变量解决中文乱码部分解决保存为pdf文件保存为图片 红酒数据集下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/WinePycharm生成文字化的决策树以下代码在jupyter中可以直接生成，但是在Pyharm中生成的结果是用文字形式表示的树模型。impo
转载
2023-11-09 08:15:28
179阅读
介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各
原创
2023-05-12 21:57:52
207阅读
一、决策树所谓决策树，就是自顶而下树形的结构，每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程好处：结构清晰，模仿人类思考的流程。以下为某商品经过推销后，收集回来的客户信息，包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性，最后一列代表该客户买没买。1.用树状的结构表示上面的信息表格，我们能分析出那些规律？① 住在农村的客户都买了；② 住在郊区的低收入人群比高收
原创
2021-03-25 20:06:58
1158阅读
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import preprocessingfrom skle
原创
2022-11-10 14:17:38
93阅读
本文讲解决策树相关知识，并根据数据建立一个最简单的决策树。
原创
2022-09-29 16:28:06
124阅读
# Python决策树分类实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现决策树分类。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们先来了解整个实现决策树分类的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-09-04 15:28:31
101阅读
