1：决策树原理理解
决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
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2023-05-29 23:25:34
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分类回归树（\(classification\ and\ regression\ tree,\ CART\)）既可用于分类也可用于回归。\(CART\)分类树、\(CART\) 回归树统称 \(CART\)\(CART\) 学习分三步：特征选择、决策树的生成、剪枝。\(CART\) 决策树是二叉树。对 \(CART\) 回归树用均方误差最小化准则，\(CART\) 分类树用基尼系数最小化（\(Gi
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2023-08-10 12:20:32
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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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一、决策树模型概述1.决策树模型(Decision Tree Model)出发点：模拟人决策思想的过程，决策树基于树结构进行预测。是一种树形结构，每个内部节点表示一个属性上的判断每个分支对应该判断的一种可能结果(即该属性的某个取值)每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。学习过程：通过对训练样本的分析（通过信息熵等）来划分树的结构,确定树节点对应的属性； 预测过程：将测试数
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2023-07-24 15:39:05
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package com.immooc.sparkimport org.apache.log4j.{Le
原创
2022-08-08 23:22:46
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在这篇博文中，我们将深度探讨如何在Java环境中使用Apache Spark构建决策树模型。我们将从环境配置开始，经过编译、参数调优、定制开发，最后进行性能对比，并总结错误集锦。这些内容将帮助你更好地理解和使用Java决策树与Spark的结合。
## 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境设置正确。这包括安装Java、Apache Spark以及必要的依赖库。下面是一个简单的思维导图，能够
# Spark DataFrame 决策树
在大数据处理和机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归方法。Spark DataFrame 是 Apache Spark 中用于处理大规模数据的 API，结合起来可以实现高效的决策树模型训练和预测。
## 决策树简介
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征属性的判断，每个分支代表一个判断结果，每个叶节点代表一个类别标签或者数值。决策树的
原创
2024-05-15 06:36:55
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# Spark决策树AUC
## 引言
随着机器学习的发展，决策树成为了一种非常受欢迎的分类和回归算法。决策树通过将数据集分割成不同的子集，以创建一个树状模型，然后根据特征的不同进行预测。决策树的优点在于易于理解和解释，且能够处理各种类型的数据。
在决策树模型中，评估模型的性能是非常重要的。常用的度量指标之一是AUC（Area Under the ROC Curve）指标。AUC度量了分类器的
原创
2023-08-13 07:44:01
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小王是一家著名高尔夫俱乐部的经理。但是他被雇员数量问题搞得心情十分不好。某些天好像所有人都來玩高尔夫，以至于所有员工都忙的团团转还是应付不过来，而有些天不知道什么原因却一个人也不来，俱乐部为雇员数量浪费了不少资金。 小王的目的是通过下周天气预报寻找什么时候人们会打高尔夫，以适时调整雇员数量。因此首先他必须了解人们决定是否打球的原因。 在2周时间内我们得到以下记录: 天气状况有晴，云和雨；气温用
决策树是一种基于树状结构进行决策的策略，是一种有监督的机器学习算法1、决策树优缺点：1.1、优点： 简单易懂、易解释 既可以处理离散值也可以处理连续值(ID3只能处理离散值) 可用于寻找重要特征变量 不需要提前归一化预处理 使用决策树预测的代价是， m为样本数。1.2、缺点： 决策树会因样本发生一点点改动，就导致树结构的剧烈改变。这个可以通过集成学习之类的方法解决。 容
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2024-06-30 17:02:51
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介绍：借助 scikit-learn 库，用 iris 数据集中的花瓣数据和类标数据训练一个决策树模型，可视化模型的决策边界和数据集中的样本。1、定义可视化函数import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
def plot_decision_regio
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2023-06-17 16:39:40
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决策树参数如下：class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1,
min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, rando
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2023-07-02 22:25:16
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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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决策树1 概述1.1 决策树是如何工作的决策树（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。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一
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2023-12-22 11:26:49
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决策树回归 Decision Tree Regression 带有决策树的 1D 回归。 决策树用于拟合正数曲线和加噪声观测。因此，它学习接近主数曲线的局部线性回归。 我们可以看到，如果树的最大深度（由最大深度参数控制）设置得过高，则决策树会学习训练数据的细节，并从噪声中学习，即它们过度拟合。
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2023-03-17 21:13:55
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一 、决策树原理： 基本的分类与回归方法，通过对每个结点进行划分，选择“是”和“否”。 对于分类问题：测试样本点到达的叶子节点，输出分类结果。 对于回归问题：测试样本点到达的叶子节点上所有样本点输出值的平均值，即为测试样本点的输出值；对于决策树来说，回归和分类唯一的区别在于最终通过叶子节点（预测阶段，测试样本点所到达决策树的
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2024-07-02 13:45:29
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1决策树算法apiclass sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)
criterion
特征选择标准"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一默认"gini"，即CART算法。min_samples_split
内部节点再划分所需
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2024-06-08 22:48:42
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决策树1 概述1.1 决策树是如何工作的决策树（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。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一
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2023-12-19 16:45:18
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在本文中，我将围绕“决策树 Java 实现 Spark”这一主题进行深入探讨。决策树是一种常见的机器学习模型，而 Apache Spark 则是处理大数据的强大工具。在现今数据驱动的时代，将这两者结合起来，有助于快速有效地进行数据分析和决策。本文将从多个角度带您了解实现过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。
### 背景描述
在 2020 年至 2023 年的这
决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
