文章目录trees.pytreePlotter.py trees.py#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import operator
from math import log
import treePlotter as dtPlot
from collections import Counter
def createDataSet():
dataSe
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2024-04-25 16:35:05
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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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实验一：决策树算法实验【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。【实验内容】设计算法实现熵、经验条件熵、信息增益等方法。针对给定的房贷数据集(数据集表格见附录1)实现ID3算法。熟悉sklearn库中的决策树算法；针对iris数据集，应用sk
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2023-07-15 21:26:44
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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
一、主类成员认识 我们概念讲解是在这里，下面便是成员变量。我们一点一点看，最后拉通走一遍。整个程序我是顺序运行的，给一个标题方便大家去找对应的方法public class ID3 {
/**
* 数据集
*/
Instances dataset;
/**
* 这个数据集是纯的（只有一个标签）？
*/
boolean pure;
/**
* 决策类的数量. 二元分
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2023-11-22 17:18:07
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# 理解决策树模型及其Python实现
决策树是一种常见的机器学习模型，它以树的形式表现出决策过程。通过解析数据的特征，决策树可以帮助我们进行分类或回归。本文将详细介绍决策树的基本概念和实现，主要使用Python及其sklearn库。
## 什么是决策树？
决策树由节点和边组成：
- **节点**：表示特征的判断条件。
- **边**：表示决策的结果，连接不同的节点。
- **叶子节点**
模型： 树形结构：根节点为null，枝节点为判断条件，叶子节点为分类 算法的步骤：1.选取分类的属性 用每个属性依次对群组进行分类，根据分类的结果  
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2023-11-01 22:30:39
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决策树(decision tree)是由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险组成），用来创建到达目的的规划。一般简单来说，就是 如何多维度的认知和做出选择。
决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集D的每一次划分，都希望根据某特种划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小如何度量划分数据集前后的数据集的纯度以及不确定性呢？答案：特征选择准则常见的决策树算法：ID3、C
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2024-06-19 06:55:58
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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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import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.Iterator;
//调试过程中发现4个错误 ，感谢宇宙无敌的调试工具——print
//1、selectAtrribute中的一个数组下标出错 2、两个字符串相等的判断
//3、输入的数据有一个
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2023-11-21 10:32:59
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说明：每个样本都会装入Data样本对象，决策树生成算法接收的是一个Array<Data>样本列表，所以构建测试数据时也要符合格式，最后生成的决策树是树的根节点，通过里面提供的showTree()方法可查看整个树结构，下面奉上源码。 Data.java package ai.tree.data;
import java.util.HashMap;
/**
* 样本类
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2023-11-11 15:49:56
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GBDT 是一种 Boosting 类型的决策树，即在算法产生的众多树中，前一棵树的错误决定了后一棵树的生成。我们先从最为简单的例子开始，一起来学习 GBDT 是如何构造的，然后结合理论知识，对算法的每个细节进行剖析，力求由浅入深的掌握该算法。我们的极简数据集由以下 3 条数据构成，使用它们来介绍 GBDT 的原理是再好不过了，假设我们用这些数据来构造一个 GBDT 模型，该模型的功能是：通过身高
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2024-01-02 18:22:30
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# Java决策树：一种机器学习模型的介绍
决策树是机器学习中一种广泛应用的模型，主要用于分类和回归任务。它模拟人类决策的方式，通过一系列的简单决策形成树状结构，最终到达某个目标值。在本文中，我们将讨论决策树的基本概念、其工作原理、在Java中的具体实现，以及如何利用决策树进行数据分析。
## 什么是决策树？
决策树是一种由节点和边组成的图形结构，每个节点代表一个决策点，而每条边代表决策的结
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解熵的概念对理解决策树很重要决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。熵就是用来描述不确定性的。 案
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2024-04-18 15:04:18
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决策树代码Java的实现是一项有趣又具有挑战性的任务。本篇博文将通过各个环节详细阐述如何在Java中实现决策树，从环境准备到排错指南，逐步引领大家完成这一过程。
## 环境准备
在开始编写决策树代码之前，我们需要准备相关的软硬件环境。以下是我们项目的基本要求。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10 / macOS / Linux
- **Java版本**: JD
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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前言本篇内容为第六章内容，决策树模型。 为便于阅读，我将文章内容分为以下几个板块：基础知识实验内容拓展研究心得体会其中，各板块的介绍如下：基础知识
包含关于本章主题的个人学习理解，总结的知识点以及值得记录的代码及运行结果。实验内容
这是本篇的主题实验部分，也是老师发的实验内容，在电脑上（jupyter notebook）运行成功之后导出为markdown格式。其中，主标题为每一章的小节
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2024-05-05 07:09:07
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1.定义决策树（decision tree）是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3， C4.5等。决策树是一种树形结构，其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。总结来说：决策
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2024-04-19 19:19:09
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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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2024-04-28 16:58:43
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