目录现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”决策树决策树求解决策树算法优缺点知识巩固Python实战：决策树判断员工是否适合相关工作拓展学习现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”简历上有什么：个人技能、工作经验、学校学历、期望薪资等任务：根据求职者的相应技能、工作经验、学历背景和薪资要求判断能否安排该求职者面试。决策树一种基于样本分布概率，以树形结构的方式，实现多层判断从而确定目标所属类
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2023-08-29 19:07:15
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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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2023-05-24 16:07:28
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决策树是种可视化的模型，可做分类也可做回归。概念内容详看前章，本文讲如何python 实现。回顾一下比如我知道一组人的信息：年龄、是否有工作、是否有房贷…这叫特征值，现在再来一些人，这时我想能否贷款给他。我该怎么做呢，就可以用决策树模型实现。左边是数据，右边是树。当然这棵树没有把全部的特征向量放进去只是示意了一下。 &nb
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2023-06-29 15:13:26
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决策树的划分依据之一是信息增益的大小对于下面这个例子，使用ID3算法，ID3：使用信息增益g(D,A)进行特征选择 一个特征的信息增益(或信息增益率，或基尼系数)越大，表明特征对样本的熵的减少能力更强，这个特征使得数据由不确定性到确定性的能力越强下面就以一个经典的打网球的例子来说明如何构建决策树。我们今天是否去打网球（play）主要由天气（outlook）、温度（temperature）
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2023-09-09 02:05:22
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这几期和大家聊聊使用Python进行机器学习题外话：之前一期“ scrapy抓取当当网82万册图书数据 ” 的 Github 链接Python拥有强大的第三方库，使用Python进行科学计算和机器学习同样需要先配置运行环境。这里我们需要安装Anaconda，官方给出的下载链接太慢，而且经常下载到一半卡死，这里我提供我下载好的Numpy：提供数组支持，以及相应的高效处理函数；Scipy：提供矩阵支持
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2023-08-17 16:26:39
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Python机器学习日记8：决策树一、书目与章节二、决策树1. 构造决策树2. 控制决策树的复杂度3. 分析决策树4. 树的特征重要性 一、书目与章节 拜读的是这本《Python机器学习基础教程》，本文选自第2章“监督学习”第3节“监督学习算法中的决策树。本书全部代码：https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python二、决策树应
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2023-10-10 22:00:51
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1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
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2024-08-17 09:11:56
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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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本片文章的整体框架如下所示：1. 决策树是什么？决策树是一种基本的分类和回归的方法，是基于树结构来进行决策。这种决策方式跟我们人类进行决策时有点类似，所以我们举一个相亲的例子，比如女方在相亲时会对男性程序员的年龄进行判断，假如年龄大于30，那么就不见了，因为30之后可能头发都没了，那么假如是小于等于30，则继续判断这个男性程序员的长相。如下图所示，某个女方在决定见不见男性程序员时，可能会有如下的决
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2023-10-31 23:35:26
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1.决策树1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点：优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处理线性特征。缺点当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。不能很好地处理大量多类特征。对于非线性特征，需要进行转换。以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策树的原因了，没有任何一个模型是万能的。
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2023-08-07 20:50:18
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目录一、分段示例1.导入必要的库2.对数据进行初步查看，获取大致信息3.编码4.查看数值是否重复或唯一5.数据可视化6.划分数据集7.运用决策树进行分类二、完整代码一、分段示例一、分段示例1.导入必要的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
impor
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2023-06-20 13:05:54
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决策树理解：所谓决策树，就是根据树结构来进行决策。 举个例子，小明的妈妈去上海人民公园相亲角为儿子物色相亲对象，广场上数百名适婚年龄男女的家长自发来到这里，手里拿着自家孩子的基本资料。小明妈为了选到一个理想的儿媳妇，在看到其他人手中的基本资料后，根据自己内心中各项情况的重要程度（从高到低分别是性别，学历，颜值，房子），依次进行判断：性别是否是女孩子？ &n
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2023-06-29 20:58:54
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数据挖掘实验1.完成时间：2022.11.29。仅供参考 数据源及代码相关文章：用python实现决策树分类-用户手册实验内容 ：了解常见的决策树算法: ID3算法和C4.5熟悉决策树分类的具体步骤和详细过程。对已有的疾病数据实现决策树分类方法。决策树是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个
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2023-10-16 21:36:04
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上一篇文章用随机森林实现了发欺诈模型的构建，但随机森林隶属于集成学习的一种，属于黑箱算法，为了增强模型的解释性，本篇采用同样的数据适用决策树算法再次构建模型，并输出可视化二叉树形图以及规则文本，并对决策树输出规则文本进行解析，形成sql语句。这样的话决策树每个分支下的客户群规则画像就变得一目了然，并可以使用解析后的sql语句直接运行在数据库。 接上一篇模型验证及之前程序…决策树分类–未剪枝模型训练
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2023-08-02 15:25:09
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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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# Python决策树分析案例入门指南
决策树是一种重要的机器学习算法，常用于分类和回归任务。在这篇文章中，我们将通过一个实际的案例，教你如何用Python实现决策树分析。我们将分步骤进行，确保每一步都清晰易懂。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看整个项目的工作流程：
| 步骤 | 任务描述 | 代码/工具 |
|
原创
2024-10-15 03:19:19
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目录前言一、回归决策树可视化图构建二、分类器构建三、数据敏感性的决策树模型构造影响四、回归模型构建总结 前言上一节我们简单的介绍了决策树的基本原理与使用，现在我们将会详细的通过实战案例介绍决策树一、回归决策树可视化图构建这次我们用房屋数据集去构建导包数据集准备import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as
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2024-05-30 21:24:05
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# 如何实现 Python 决策树经典案例
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 实现一个经典的决策树案例。作为一名刚入行的开发者，你将会学习到从数据准备、数据预处理、模型训练到模型评估的全过程。为了更好地理解，下面是整个流程的概览：
| 阶段 | 具体步骤 |
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策，决策树是一种广泛使用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据进行分而治之，把复杂的问题转化为简单的决策序列。一、决策树的介绍对于决策树算法，想一棵树一样有节点与分支，每个节点代表一个特征属性，对应着数据集中的一个特征。每个节点都有一个决策规则，用于判断当前数据样本的特征属性值是否满足要
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2023-11-09 10:46:31
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目录1 决策树/判定树（decision tree)2 构造决策树的基本算法：判定顾客对商品购买能力3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力4 完整项目下载决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现作者：白宁超摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列
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2024-06-13 23:14:59
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