公司布置了一个任务让写一个决策树，以前并未接触数据挖掘的东西，但作为一个数据挖掘最基本的知识点，还是应该有所理解的。 程序的源码可以点击这里进行下载，下面简要介绍一下决策树以及相关算法概念。 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。
建议阅读此文章的同志们最好拿支笔，拿张纸，把函数抄下来，运算过程跟着算一遍比较好。一、原理决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。图1 决策树例如，在某医院内，对因心脏病发作而入院治疗的患者，在住院的前24小时内，观测记录下来他们的19个特征属性——血压、
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2022-02-03 11:16:52
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原文链接：https://blog..net/zhaocj/article/details/50503450#commentBox 建议阅读此文章的同志们最好拿支笔，拿张纸，把函数抄下来，运算过程跟着算一遍比较好。 一、原理 决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——...
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2021-07-09 14:29:28
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1.CART简介 CART是一棵二叉树，每一次分裂会产生两个子节点。CART树分为分类树和回归树。 分类树主要针对目标标量为分类变量，比如预测一个动物是否是哺乳动物。 回归树针对目标变量为连续值的情况，比如预测一个动物的年龄。 如果是分类树，将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性； 如果是回
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2019-10-17 01:54:00
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训练决策树有三个关键问题：1.对于分类树，大量的正常数据在其中之混杂着一个两个的异常数据，所以分类结果很可能认为出现的数据都是正常的。为了避免这种情况的出现，我们设置先验概率（例如根据今天的天气，来预测明天的天气），异常出现的情况，我们人为进行增加，这样决策树就会被适当的增加。设Qj为设置的第j个先验概率，Nj为该分类的样本数，则考虑了样本率并进行归一化处理的先验概率qj为： ...
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2022-02-03 11:14:08
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训练决策树有三个关键问题：1.对于分类树，大量的正常数据在其中之混杂着一个两个的异常数据，所以分类结果很可能认为出现的数据都是正常的。为了避免这种情况的出现，我们设置先验概率（例如根据今天的天气，来预测明天的天气），异常出现的情况，我们人为进行增加，这样决策树就会被适当的增加。设Qj为设置的第j个先验概率，Nj为该分类的样本数，则考虑了样本率并进行归一化处理的先验概率qj为： ...
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2021-07-09 14:29:26
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我们根据样本响应值是类的形式还是数值的形式，把决策树分为分类树与回归树。 表示特征属性的形式，也分为类的形式或者数值形式。什么是表示特征属性的形式： 决定今晚是否约妹子，取决于两个条件：1.你约妹子的决心：不想约，有点想，一般想，十分想。四个等级。 ...
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2022-02-03 11:18:30
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我们根据样本响应值是类的形式还是数值的形式，把决策树分为分类树与回归树。 表示特征属性的形式，也分为类的形式或者数值形式。什么是表示特征属性的形式： 决定今晚是否约妹子，取决于两个条件：1.你约妹子的决心：不想约，有点想，一般想，十分想。四个等级。 ...
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2021-07-09 14:29:27
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分析决策树：分析决策树是利用tree模块的export_graphviz函数来将树可视化，从而便于深入理解对应的算法是如何进行的（该函数会生成一个.dot格式文件，这是一种用于保存图像的文本文件格式）。示例代码如下：from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(tree, out_file="tree.dot", class_na
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2023-11-22 17:05:26
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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
【机器学习】决策树与集成决策树ID3C4.5CART（分类回归树）分类树回归树防止过拟合决策树集成梯度提升树AdaBoostGBDT(即基于一般损失的分类模型）GBRT（即基于一般损失的回归模型）XGBoost损失函数推导特点缺点模型参数LightGBM(light gradient boosting machine)RandomForest 决策树决策树包括分支节点，叶节点，分支。分治节点表示
决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多 ensemble 方法（例如 random forest 和 gradient boo
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2024-06-13 17:55:43
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决策树算法比较与选择 决策树是一种常用的机器学习算法，主要包括ID3、C4.5和CART三种主要类型。ID3树使用信息增益作为特征选择标准，但倾向于选择取值多的特征；C4.5树引入信息增益率来修正这一偏差；CART树则采用基尼指数，适用于分类和回归任务。算法选择应基于数据特点：ID3适用于离散特征，C4.5能处理连续值和缺失值，CART则更适合处理数值型数据。实际应用中需注意过拟合问题，可通过剪枝等方法优化模型性能。理解各算法的核心指标（信息增益、增益率和基尼指数）是正确选择和应用决策树的关键。
决策树决策树的基本原理 决策树是一种在分类与回归中都有非常广泛应用的算法，它的原理是通过对一系列问题进行 ifelse 的推导，最终实现决策。决策树的构建 使用酒的数据集演示一下。 注意：此处为了方便演示，我们只取了数据集中样本的前两个特征。
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2024-04-02 06:41:40
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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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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。在机器学习中，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。Entropy（熵） = 系统的凌乱程度
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2024-07-25 14:23:03
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机器学习1. 决策树1.1 原理1.2 sklearn实现 1. 决策树1.1 原理决策树(Decision Trees)是一种用于分类或回归任务的无参数学习方法，其基于树形结构从数据特征中学习对应决策规则(特征选择)用于分类或预测目标值假设对于博客是否需要及时阅读建立决策树模型，如图：叶子节点为最终的分类或预测结果非叶子节点为对应的决策规则(特征/属性)决策树的学习包含三个步骤：①特征选择；②
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2024-05-05 07:05:10
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机器学习在数据挖掘、计算机视觉、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、语言与手写识别等领域有着十分广泛的应用，特别是在数据分析挥着越来越重要的作用。在机器学习中，决策树是最基础且应用最广泛的归纳推理算法之一，基于决策树算法，衍生出很多出色的集成算法，如random forest、adaboost、gradient tree boostiong等。
决策树构建的基本步骤如下：
1.开始，所有记录看作
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2016-11-04 00:04:00
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一、 决策树简介决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判
原创
2022-08-04 17:35:20
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一、决策树/判断树（decision tree）1、概念：决策树是一个类似于流程图的o(D)-infor_A(D)
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2022-11-18 16:00:44
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