1. 基本原理从原始的样本数据出发，先虚拟模糊正理想和模糊负理想，其中模糊正理想是由每一个指标中模糊指标值的极大值构成；模糊负理想是由 每一个指标中模糊指标值的极小值构成。然后采用加权欧氏距离的测度工具来计算各备选对象与模糊正理想和模糊负理想之间的距离。在此基础上，再计算各备选对象属于模 糊正理想的隶属度，其方案优选的原则是，隶属度越大，该方案越理想。2. 折衷型模糊决策的基本步骤Step1：指标
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2024-05-30 09:19:07
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# 模糊决策树Python实现
## 1. 概述
在本文中，将介绍如何使用Python实现模糊决策树。模糊决策树是一种对不确定性数据进行决策的方法，它将模糊逻辑与决策树结合起来，能够处理模糊的输入和输出。
本文将按照以下步骤进行讲解：
1. 数据预处理
2. 特征选择
3. 模糊集合建模
4. 模糊决策树的构建
5. 模糊决策树的评估
## 2. 数据预处理
在实现模糊决策树之前，首先
原创
2023-09-09 11:08:43
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模糊数学中有一个研究的热点问题就是“模糊决策”，它就是研究在模糊环境下或者 模糊系统中进行决策的数学理论和方法。模糊决策的目标是把决策论域中的对象在模糊 环境下进行排序，或按某些模糊限制条件从决策域中选择出最优对象。目录1 模糊综合评价法 &nbs
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2023-08-21 15:55:43
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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
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# 如何实现模糊决策树算法
在机器学习领域，模糊决策树是一种基于决策树的模型，专门用于处理不确定性和模糊性。随着你对机器学习的理解不断加深，学习如何实现模糊决策树将会非常有益。在这篇文章中，我将逐步教会你如何使用Python实现模糊决策树算法，并提供代码示例和解释。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现模糊决策树的基本步骤。以下是一个概要流程表：
| 步骤 | 描述
本文目录0. 前言1. 概述2. 模糊集合2.1 集合和论域2.2 模糊集合的概念2.3 模糊集合的表示方式2.4 模糊集合的运算3. 模糊关系与模糊关系合成3.1 笛卡尔积3.2 关系与模糊关系3.3 模糊关系的运算3.4 模糊关系合成3.5 模糊变换4. 模糊推理4.1 模糊推理规则【重要！】4.2 模糊推理合成5. 模糊控制5.1 基本思路5.2 输入模糊化5.3 模糊决策5.3.1 综合
# 实现模糊决策树算法的指南
在机器学习和数据挖掘领域，模糊决策树是一种引入模糊逻辑的决策树算法，它可以处理不确定性和模糊性。在这篇文章中，我们将一步一步教你如何用Python实现模糊决策树算法。首先，我们需要了解整个实现的流程。
## 实现流程
下面是实现模糊决策树的基本步骤，呈现为一个表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 05:58:36
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python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
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2023-07-31 17:48:32
110阅读
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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2023-05-24 16:07:28
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一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
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2023-09-04 09:57:49
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注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
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2023-06-21 09:41:41
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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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上一篇对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。
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2023-05-22 23:40:13
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1. 简介决策数(Decision Tree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。 算法流程如图： 具体算法可以详见下方参考 有空再做详解 2.代码实现"""
Created on Thu Nov 28 14:01:04 2019
@author: alpha
"""
import numpy as np
from math import log
import op
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2023-10-10 22:18:37
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本文用Python实现了分类决策树，主要实现了ID3、C4.5算法及剪枝。决策树主文件 tree.py# coding: utf-8
from math import log
import json
from plot import createPlot
class DecisionTree():
def __init__(self,criterion = "entrop
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2024-04-09 08:34:39
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python构建决策树代码 python决策树案例
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2023-05-29 23:24:06
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1.决策树-分类树sklearn.tree.DecisionTreeClassifier官方地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier在机器学习中，决策树是最常用也是最强大的监督学习算
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2023-08-08 11:21:12
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文章目录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)加入方式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 提取特征变量和目标变量5.1.3 划分训练集与测试集5.1.4 模型
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2023-08-30 23:30:58
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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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文章目录第四步：递归创建字典树第四步的子步： 优化第五步 做画出树图像的准备工作5.1定义结点并定义结点和箭头绘制函数5.2在结点之间填充属性的特征的文本5.3获取该字典树的深度和叶子结点个数 第四步：递归创建字典树构建决策字典树用到的最基本的思想是递归 在构建过程中：我们需要用到第一步和第三步的函数，通过第三步得到的最好的划分方式不断的作为当前树的根标签，并将第一步划分的子数据集作为下层使用，
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2024-02-14 23:05:56
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