#knn 鸢尾花实现，决策边界，k值，回归
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# KNN分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#数据集
from sklearn import datasets
#数据集划分
from sklearn.model_selecti
这篇其实应该作为机器学习的第一篇笔记的,但是在刚开始学习的时候,我还没有用博客记录笔记的打算.所以也就想到哪写到哪了.你在网上搜索机器学习系列文章的话,大部分都是以KNN（k nearest neighbors）作为第一篇入门的,因为这个算法实在是太简单了.简单到其实没啥可说的. &nbs
目录1、KNN算法2、K值选择和距离度量方法3、KD树3.1、构建KD树3.2、搜索KD树1、KNN算法KNN(K nearest neighbor)是一种分类算法，其根据需要预测的点的周围K个点的分类类别来决定当前点的类别。2、K值选择和距离度量方法一般来说，K值由用户自己设定，K值的选择会影响最终分类的效果。距离度量方法主要有欧式距离，曼哈顿距离3、KD树KD树是一种树形搜索结构。3.1、构建
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2024-02-27 15:37:22
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文章目录前言一、重要参数1.1 criterion建立一棵树的步骤1.2 random_state & splitter1.2.1 建立树的第五步（建立模型）添加参数1.3 剪枝参数1.3.1 查看对训练集的拟合效果如何1.3.2 max_depth1.3.3 min_samples_leaf & min_samples_split1.3.4 建立树的第五步（建立模型）添加上述参
1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
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2023-10-04 16:32:40
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以 sklearn 中的鸢尾花数据集为例来对数据预处理进行说明。鸢尾花数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）、花瓣宽度（petal length）。导入鸢尾花数据集的代码如下：from sklearn.datasets import loa
1.与KNN 算法比较1.1 共同点决策树和KNN算法一样，都是用于处理分类问题。（决策树也可以解决回归问题，但少用）1.2 不同点KNN算法处理的是连续性数据；决策树处理的离散型数据。 离散型数据(特征、属性)：取值可以具有有限个或无限可数个值，这个值可以用来定性描述属性的汉字、单词；当然也可以是整数，注意是整数，而不是浮点数。 连续性数据:不是离散型数据的就是连续性数据。想使用决策树算法，我们
课程内容总结第一章 简要内容
其实说实在的，哈哈哈哈，第一章，我不是很记得来着，我记得上课之前需要安装虚拟机和基本配置环境，我。。。上第一节课的时候就没装好，所以印象还挺深刻的，所以接下来说点基本点。简要介绍了计算机的组成、基础的面向对象程序设计思想与Java程序的一些编写原则。在我的理解里，面向过程注重于分析并解决问题所需要的具体步骤，是一个更注重细微处的微观思想；面向对象是从一个相对宏观的角度
1、相关库：sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。两者的参数区别如下表（搬运于）：参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"
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2024-07-22 20:10:32
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在上面介绍利用JSR94的api使用的章节中，我们使用的具体引擎的实现是一个商业产品，如果想了解Drools的使用，这里有一份入门的参考文章：。由于关于blaze的文章很少，这里根据经验，简单介绍一下它的实现。blaze是由blazeSoft公司提供的产品，由于是商业产品，因此专门IDE非常强大，现在流行的版本是Blaze Advisor5.5和Blaze Advisor6.x.。blaze的开发
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2023-12-26 21:07:22
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1.1、什么是决策树 咱们直接切入正题。所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。 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。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
目录加载数据以文本的形式显示决策树规则决策树可视化关键参数可视化解释 加载数据from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
# Prepare the data
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2023-08-30 09:12:11
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在企业的业务和管理中，Excel总免不了被大量使用，比如说用来记录批量可能有200-300M ...
原创
2023-03-22 15:01:56
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# 决策树规则提取 Python 实现
## 概述
在机器学习领域中，决策树被广泛应用于分类和回归问题。经过训练的决策树可以生成一系列规则，用于对新的实例进行预测。本文将介绍如何使用 Python 实现决策树规则提取的过程，并提供相关代码和注释。
## 步骤概览
下面是决策树规则提取的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对
原创
2023-11-04 09:00:19
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## 实现决策树输出规则的流程
### 步骤概览
下面是实现决策树输出规则的流程概览：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:---------------------------------------------:|
| 1 | 导入必要的库和数据集
原创
2023-10-12 06:13:36
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# 决策树规则提取python
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归。在实际应用中，我们通常需要将决策树模型转化为规则以便更好地理解和解释模型的预测结果。本文将介绍如何使用Python从决策树模型中提取规则，并通过代码示例演示整个过程。
## 决策树规则提取流程
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[训练决策树模
原创
2024-05-09 04:38:41
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目录决策树与特征选择决策树的形式决策树的学习特征选择决策树的生成与剪枝决策树的生成决策树剪枝决策树的损失函数决策树的剪枝算法Python实现决策树 决策树与特征选择决策树是一种基本的分类与回归方法，下面主要介绍分类决策树的原理与应用。分类决策树既可以看作是一个规则集合，又可以看作是给定特征条件下类的条件概率分布。决策树的形式决策树常用三种形式表达：树形结构，规则集合，条件概率；树形结构 某银行使
本文主要内容：通过简单的示例说明决策树，以及决策树的定义信息熵概念，以及决策树，树生成节点划分的依据。三种计算方法方法：1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准)2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准)3.基尼指数(由CART作为特征选取标准)树的生成ID3算法，C4.5算法算法python实现以及示例决策树示例，以及决策树的定义下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力，其中贷款
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2024-09-29 22:45:12
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什么是决策？决策指的是业务人员与决策人员制定的业务规则。举个简单的例子：某商场节假日推出商品促销活动，凡购买满200元即可减50元，满300减100元这就是一个决策。规则引擎的由来 规则引擎是由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接收数据输入，解释业务规则，并根据业务决策做出业务规则。规则引擎的优点大幅...
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2018-08-22 11:10:00
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# 决策树 Python 规则遍历教程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中实现决策树规则遍历。决策树是一种常用的机器学习方法，用于分类和回归任务。在这个教程中，我们将使用 Python 的 `sklearn` 库来构建和遍历决策树。
## 步骤流程
以下是实现决策树规则遍历的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-07-19 11:48:48
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