决策树 (decision tree) 是一种常用的有监督算法。决策树算法有很多类型，其中最大的差别就是最优特征选择的方法不同。最优特征指的是，在每个结点处，如何选择最好的特征（属性）对样本进行分类，这里最佳的意义即经过这步划分，能使分类精度最好，直到这棵树能准确分类所有训练样本。通常特征选择的方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等，对应 3 种最常用的决策树实现算法，分别是 ID3 算法、C4.
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2023-06-29 14:36:58
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决策树是最经典的机器学习模型之一。它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理类别型数据和连续型数据。本文的主要内容如下：信息熵及信息增益的概念，以及决策树的节点分裂的原则；决策树的创建及剪枝算法；scikit-learn中决策树算法的相关参数；使用决策树预测泰坦尼克号幸存者示例；scikit-learn中模型参数选择的工具及使用方法；聚合（融合）算法及随机森林算法的原理。注意：
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2023-08-07 14:25:21
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-07-13 16:41:34
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一、简介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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1
outlook
temperature
humidity
windy
play
sunny
hot
high
FALSE
no
sun
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2024-08-28 22:04:33
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先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyhothighTR
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2023-12-13 07:37:38
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文章目录1.决策树原理2.决策树优缺点3.CART算法4.CART算法实现5. 应用实例--泰坦尼克号数据集5.1 数据集获取5.2 数据描述5.3 代码实例 1.决策树原理决策树算法重点就在于“决策”和“树”这两个概念，顾名思义决策树是基于树结构来进行决策的，这也恰恰是人们在遇到问题时进行问题梳理的一种很自然的处理机制。决策树的目标是建立分类和回归模型，核心目标是决策树的生长和决策树的修剪。对
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2023-07-29 15:38:55
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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。 简单说就是依据熵值计算，不断地做出选择
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2023-10-01 21:22:25
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1.定义数据结构根据决策树的形状，我将决策树的数据结构定义如下。lastFeatureValue表示经过某个特征值的筛选到达的节点，featureName表示答案或者信息增益最大的特征。childrenNodeList表示经过这个特征的若干个值分类后得到的几个节点。public class Node
{
/**
* 到达此节点的特征值
*/
public Str
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2023-11-10 07:01:51
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ID3决策树也是决策树的一种，其作用在于根据已有数据训练决策树，并通过决策树的分支实现对新数据的分类，是一种有监督的学习。 在生成决策树的过程中，ID3使用的信息熵增益对子节点类别进行确定。根据信息熵越是有序的数据熵值越低，信息熵增益越大表示当前属性对于数据的分类结果越好。 信息熵计算公式: Info=−∑i=1nP(xi)∗log2P(xi)信息增益:
Gain(A)=Info(D)−In
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2023-10-19 00:11:34
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决策树是一种非参数的监督学习方法。模块：Sklearn.treesklearn建模的步骤：1、选择并建立模型 例：clf = tree.DecisionTreeClassifier()2、提供数据训练模型 例：clf = clf.fit(X_train,y_train)3、获取需要的信息 例：result = clf.scor
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2024-01-15 21:18:29
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1.决策树概念：
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法 构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1 信源熵的概念 考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望
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2023-09-01 22:44:31
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作者：Rahul Saxena译者：java达人人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和
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2024-02-05 20:53:34
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-11-10 01:19:23
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决策树（Decision Tree）分类算法原理及应用1.1 概述决策树——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。 决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。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
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2024-04-20 11:19:02
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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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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2024-05-30 21:06:28
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目录概念决策树的学习过程决策树三种常用方法决策树算法的参数决策树的总结一、概念决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模
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2023-12-05 20:19:19
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2024-01-01 08:09:27
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# 实现Java决策树算法的步骤
## 1. 引言
决策树算法是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何在Java中实现决策树算法。首先，让我们了解整个实现过程的流程。
## 2. 实现流程
下面的流程图概括了在Java中实现决策树算法的步骤。
```mermaid
journey
title 实现Java决策树算法的步骤
section 数据
原创
2023-08-26 10:51:47
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