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。
一、什么是决策树要了解决策树，先了解“决策”。决策（decision）是指决定的策略或办法，是为人们为各自事件出主意、做决定的过程。我们每天都在决策，如：今晚吃什么、明天穿什么。 了解了“决策”以后，再了解一下“树”。树（tree）是数据结构中的一种，是由个有限节点组成一个具有层次关系的集合。之所以称其为树，是因为它看起来像一棵倒挂的树。 了解好以上两个概念以后，理解决策树就非常容易了。决策树（d
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2024-01-05 20:13:11
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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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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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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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面向初学者的10行python代码，用于构建决策树并将其可视化 > Photo by Jessica Lewis on Unsplash 二十个问题是一款游戏，从本质上讲，您可以通过问20个"是/否"问题来猜测答案。 决策树是一种基于相同原理的算法。 它是一种机器学习方法，可让您根据一系列问题来确定所讨论对象属于哪个类别。Prateek Karkare的一篇非常不错的文章阐述了该算
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)
原创
2022-11-18 16:00:44
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说到决策树， 有几种类型分类树： 一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（Classification And Regression Tree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点：PROS: 计算复杂度比较低， 对中间值缺失的容忍度较高，对预测值的类型没有要求CONS: 在生成决策树的时候需要考虑停止条件以防止overfitting，而这个决定通常没有一个准确
原创
2013-07-27 23:48:33
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决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决...
原创
2021-08-13 09:39:52
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1 # Author Qian Chenglong
2 #label 特征的名字 dataSet n个特征+目标
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5 from math import log
6 import operator
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9 '''计算香农熵'''
10 def calcShannon
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2018-08-15 00:32:00
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简单介绍非常多人都玩过一个游戏。通过限定次数的提问猜出对方在纸上写出的一个词，当然对方必须对我们的每一个推測做出回应，通过一连串正确或者错误的推断，假设终于我们猜出了对方的那个词。那么我们就取得了胜利。决策树的工作原理就和这个游戏相似，看以下一个例子：上面这张图就是一个典型的决策树，我们每
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2019-04-19 09:07:00
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决策树思维导图[3] 1 信息论基础 1.1 熵 熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合$D$中第$k$类样本所占的比例为$p_{k}(k=1,2,...,|K|)$，则样本集合$D$的熵定义为： \(Ent(D)=-\sum_{k=1}^{K}p_{k}log_{2}p_{k}\) ...
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2021-10-30 23:15:00
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申明，本部分内容参考了众多网上资料，如有侵权请联系删除。总体介绍决策树（decision tree） 是一种基本的分类与回归方
原创
2022-10-31 16:21:38
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判断一个人是否买电脑的例子，建立决策树。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets imp
原创
2022-11-10 14:17:36
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