决策树我们将学习一种更流行的机器学习算法——决策树，我们将使用此算法从患者的历史数据以及他们对不同药物的反应大数据中，用训练过的决策树来构建分类模型预测未知患者的类别，或者说为新患者找到合适的药物。导入以下包numpy (as np)pandasDecisionTreeClassifier from sklearn.treeimport sys
import numpy as np
import
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2023-09-21 11:42:28
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# 如何利用Python建立决策树模型解决实际问题
决策树是一种常用于分类和回归的有效模型，在机器学习中具有重要的应用。本文将结合一个实际问题，展示如何使用Python建立决策树模型。我们将通过分析一家在线零售公司的客户购买数据，建立一个模型来预测客户是否会购买特定产品。对于这个过程，我们会使用Python中的`scikit-learn`库来构建决策树，并通过可视化手段展示结果。
## 实际问
在这张图中，树的每个节点代表一个问题或者一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说就是，为了区分四类动物，我们利用三个特征来构建一个模型。
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2023-08-01 11:48:43
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决策树原理和Python实现一个实现了ID3, C4.5, CART三种算法的完整样例的github源码地址：https://github.com/HenryLiu0/decision-tree-sample1.算法原理决策树算法是机器学习中常用的分类和回归算法，而决策树学习属于有监督学习。经典的决策树模型有 ID3，C4.5 和 CART 三种，它们的区别在于选择最佳特征的原则不同。决策树如同它
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2024-03-03 21:57:20
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本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。在本教程中，我将使用“ Iris”默认数据集。
原创
2021-05-20 19:06:53
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本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。在本教程中，我将使用“ Iris”默认数据集。 1）访问此数据集，请单击“进程”选项卡，然后转到存储库并单击显示数据的存储库，然后打开下拉菜单以查看数据集“Iris”，如下图所示。 2）单击并将数据集拖到主流程窗口中。数据集的对象在窗口中应该出现一行线。将那条线连接到窗口角落的凹凸处，然后在屏幕顶部单击运
原创
2021-05-13 00:00:27
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目录概述决策树决策树的剪枝优缺点决策树的构建特征选择/计算公式不纯度香农熵(Entropy)信息增益(Information Gain)基尼(Gini)指数分支度(Information Value)信息增益率(Gain Ratio)决策树的生成ID3算法C4.5算法CART决策树的剪枝sklearn中的决策树决策树的随机性控制决策树中的剪枝重要属性和接口Python实现导入的库香农熵数据集最佳
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2023-11-26 14:16:31
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本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。在本教程中，我将使用“ Iris”默认数据集。 1）访问此数据集，请单击“进程”选项卡，然后转到存储库并单击显示数据的存储库，然后打开下拉菜单以查看数据集“Iris”，如下图所示。 2）单击并将数据集拖到主流程窗口中。数据集的
原创
2022-11-14 20:41:48
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原始数据集：变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了构建决策树的代码如下：#coding :utf-8
'''
2017.6.25 author :erin
function: "decesion tree" id3
'''
import numpy as np
import pandas as pd
from math import log
import operator
def
一棵树在现实生活中有许多枝叶，事实上树的概念在机器学习也有广泛应用，涵盖了分类和回归。在决策分析中，决策树可用于直观地决策和作出决策。决策树，顾名思义，一个树状的决策模型。尽管数据挖掘与机器学习中常常用到，本文将集中说明决策树及python的实现。如何将算法表示为树为此，让我们考虑一个非常基本的示例，该示例采用泰坦尼克号数据集（该数据机可直接在sklearn获得）。该模型使用数据集中的3个特征，即
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2023-08-30 19:04:32
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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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背景与原理：决策树算法是在各种已知情况发生概率的基础上通过构成决策树来求某一事件发生概率的算法，由于这个过程画成图解之后很像一棵树形结构，因此我们把这个算法称为决策树。而在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表对象属性和对象值之间的一种映射，一棵决策树的每个内部节点会处理数据的某个维度对应的变量，根据这个变量的取值向下进行分支，直到走到叶节点，每个叶节点代表输入对应的一个最终输出。决策树生成算法有
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2023-06-13 19:58:10
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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（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。 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。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。2、决策树 场景场景1：一个
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2024-02-12 13:45:28
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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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## 项目方案：利用Python决策树模型进行分类预测
### 背景介绍
决策树是一种经典的机器学习算法，通常用于分类和回归问题。它通过构建一棵树结构来进行决策，每个节点代表一个属性或特征，分支代表这个属性或特征的取值，叶节点代表最终的预测结果。在这个项目中，我们将利用Python的决策树模型来对数据进行分类预测。
### 数据准备
在开始之前，我们首先需要准备好需要分类的数据。数据可以来自各
原创
2023-08-21 04:42:53
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在《机器学习笔记：ID3算法建立决策树(一)》中记录了ID3算法的计算公式和步骤，现在用例子记录一下ID3构建决策树的过程。 对以下数据进行分类：-是否能飞？是否有羽毛？是小鸟？1是是是2是是是3是否否4否是否5是否是是否能飞用0,1表示，0不能飞，1能飞； 是否有羽毛用0,1表示，0没有羽毛，1有羽毛； 也就是用是否能飞，是否有羽毛去判断一个东西是不是小鸟。 用矩阵表达如下：def cr
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2023-11-26 14:26:28
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# -*- coding: utf-8 -*-
#导入数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'E:\Python\machine learning\own\decision_tree\test.csv')
X = data.ix[:,0:4].values
y = data.ix[:,4].values
#设置待选的参数
from
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2023-06-27 11:10:42
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1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
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2023-06-20 20:51:34
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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
