以书上例子为基础（按照整个程序的调用顺序总结）：首先列出树的数据，两组树的数据组成的列表，分别是listOfTrees[0]以及listOfTrees[1]：def retrieveTree(i):
listOfTrees =[{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}},
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2023-10-10 11:51:24
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目录1.什么是决策树？2.如何构建决策树？2.1分类问题中的决策树2.2决策树的剪枝3.用Python实现决策树算法3.1 导入sklean中的tree模块编辑3.2 使用sklean的基本流程3.3 剪枝操作3.4 绘制决策树1.什么是决策树？决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过
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2024-06-07 13:23:27
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决策树是一种主要应用于数据分类场景的算法。它是一个树形结构，其中每个节点代表要素，每个边缘代表所做出的决策。从根节点开始，我们继续评估分类特征，并决定遵循特定的优势。每当有新数据点出现时，都会反复应用相同的方法，然后在研究所有必需的特征或将其应用于分类方案时得出最终结论。因此，决策树算法是一种监督学习模型，用于预测具有一系列训练变量的因变量。示例我们将获取kaggle提供的药物测试数据。第一步，我
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2023-07-01 09:09:21
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# 用Python绘制决策树图的完整指南
决策树是一种流行的机器学习算法，常用于分类和回归任务。为了更好地理解决策树的结构，我们可以通过绘图的方式来可视化它。本文将指导您通过Python绘制决策树图的整个流程。
## 流程概述
下面是实现决策树绘图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
一、简介（1）本章主要使用字典来存储决策树，但字典的可读性太低。后面将用matplotlib将其形象化。优点：计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值的缺失不敏感、可以处理不相关特征数据缺点：可能会产生过度匹配问题（2）#创建决策树的伪代码函数createBranch()如下：检查数据集中的每个子项是否属于同一个分类if so return 类标签；else 寻找划分数
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2023-08-15 23:00:33
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# 决策树回归与可视化
决策树是一种强大的机器学习模型，广泛应用于回归和分类任务。本文将探讨如何使用Python中的决策树回归模型进行数据分析，并通过图形化表示结果，以帮助我们更好地理解数据的特征与模型的输出。
## 什么是决策树？
决策树是一种树形结构模型，它通过一系列的决策规则将数据分割成不同的区域，以达到分类或回归的目的。在回归问题中，决策树通过对数值特征的划分来预测目标值。
##
# 用Python和Jupyter绘制决策树
决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据集划分为不同的子集，然后为每个子集做出决策，从而构建一个树状结构。在本文中，我们将探讨如何使用Python和Jupyter来绘制决策树。
## 准备工作
首先，我们需要安装一些必要的库。在Jupyter Notebook中，我们可以使用以下命令来安装所需的库：
```python
原创
2024-07-26 03:27:33
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# 如何用Python编程决策树并画图
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何使用Python编写决策树并将其可视化。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A(开始)
B(数据准备)
C(创建决策树模型)
D(训练决策树模型)
E(决策树可视化)
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
```
## 数据
原创
2024-01-03 13:32:01
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决策树---ID3算法决策树：以天气数据库的训练数据为例。 OutlookTemperatureHumidityWindyPlayGolf?sunny8585FALSEnosunny8090TRUEnoovercast8386FALSEyesrainy7096FALSEyesrainy6880FALSEyesrainy6570TRUEnoovercast6465TRUEyessunny7
众所周知，scikit-learn作为Python中进行机器学习最常用最重要的一个库，它的CART可视化真的很糟糕（隔壁的R比它不知道高到哪里去了）。举个栗子，使用scikit-learn加上graphviz对泰坦尼克号存活数据进行可视化，你只能得到类似以下这个玩意，这对非数据科学领域的人非常极其的不友好。 玩意 但是如果你用了如下的代码，那么你将得到这样一个一目
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2023-11-29 17:20:32
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前言：在使用python绘制决策树的时候，需要使用到matplotlib库，要想使用matplotlib库可以直接安装anaconda就可以了，anaconda中包含了许多的python科学计算库。在使用决策树算法进行分类的时候，我们可以绘制出决策树便于我们进行分析。对于在绘制决策树的时候使用中文显示出现乱码的时候，加下下面两句代码就可以正常显示#用来正常显示中文
plt.rcParams['fo
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2023-08-02 13:43:52
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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
271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 =
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2023-07-25 14:16:12
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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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最近布置了个课堂作业，用python实现决策树算法 。整了几天勉勉强强画出了棵歪脖子树，记录一下。大体思路：1.创建决策树My_Decision_Tree类，类函数__init__()初始化参数、fit()进行决策树模型训练、predict()进行预测、evaluate()进行模型评估、save_model()保存模型(csv格式)、load_model()加载模型、show_tree(
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2023-06-01 16:43:15
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Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
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2024-03-19 00:08:59
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1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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本文介绍机器学习中决策树算法的python实现过程 共介绍两类方法： （1）亲手实习Python ID3决策树经典算法 （2）利用sklearn库实现决策树算法 关于决策树的原理，指路：机器学习 第四章决策树 文章目录（一）ID3决策树 Python实现（二）sklearn库决策树模型的应用 （一）ID3决策树 Python实现ID3决策树算法采用“最大化信息增益准则”。在树的构建过程中，采用了递
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2023-07-29 15:38:30
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决策树的划分依据之一是信息增益的大小对于下面这个例子，使用ID3算法，ID3：使用信息增益g(D,A)进行特征选择 一个特征的信息增益(或信息增益率，或基尼系数)越大，表明特征对样本的熵的减少能力更强，这个特征使得数据由不确定性到确定性的能力越强下面就以一个经典的打网球的例子来说明如何构建决策树。我们今天是否去打网球（play）主要由天气（outlook）、温度（temperature）
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2023-09-09 02:05:22
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