DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法，在2006年由AndrewVickers博士创建，我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性，但ROC曲线通常是通过特异度和敏感度来评价，实际临床中我们还应该考虑，假阳性和假阴性对病人带来的影响，因此在DCA曲线中引入了阈概率和净获益的概念。 图片来源文章：Urina
转载
2024-03-30 21:13:56
1106阅读
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learning algor
## 决策边界图在机器学习中的应用
在机器学习中，决策边界是指将不同类别的数据点分开的边界。在分类问题中，理解模型的决策边界对于评估和改进模型性能是至关重要的。本文将介绍如何使用Python生成决策边界图，并提供一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解最基本的机器学习分类器的工作原理。
### 决策边界的概念
决策边界是一个超平面，它可以将特征空间中的数据分为不同的类。一个有效的模型应该能够很
人笨, 绘制树形图那里的代码看了几次也没看懂(很多莫名其妙的(全局?)变量), 然后就自己想办法写了个import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
def getTreeDB(mytree):
"""
利用递归获取字典最大深度, 子叶数目
:param m
转载
2023-09-01 07:57:32
87阅读
# Python决策树入门
决策树是一种经典的机器学习模型，广泛用于分类和回归问题。它的基本原理是通过对特征的分裂，将数据集划分成不同的子集，从而形成一棵树状结构。本文将介绍如何使用Python构建决策树，并通过代码示例来展示其基本使用方法。
## 决策树的基本概念
决策树由节点（node）、边（edge）和叶子（leaf）组成。每个节点代表一个特征的分裂，每条边代表一个特征值，叶子节点则表
# 使用Python绘制决策树图的完整指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Python绘制决策树图是一个很好的开始。决策树是一种常见的机器学习算法，帮助我们进行分类和回归。下面，我将为你提供实现过程的完整指导。
## 流程概述
首先，让我们查看实现决策树图的具体步骤。我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-18 04:12:13
66阅读
1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
转载
2023-10-04 16:32:40
496阅读
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的佼佼者，一直在不断地更新迭代，引领着科技潮流。而在这个行业中，软件水平考试（软考）则是衡量从业人员专业技能和知识水平的重要标准之一。软考不仅涵盖了广泛的软件专业知识，还要求考生具备实际的分析问题和解决问题的能力。其中，决策树分析图作为一种重要的分析工具，在软考中也占有一席之地。
决策树分析图是一种图形化的决策分析工具，它通过树状图的形式，将决策问题按照
原创
2024-03-15 17:10:07
80阅读
商务决策分析是现代商务运作中的重要环节，能够帮助企业管理者更好地理解和利用大量的数据信息，从而做出更为准确和科学的决策。而Python作为一种高效、灵活且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得商务决策分析变得更加简便和高效。本文将为大家介绍如何使用Python进行商务决策分析，并给出相应的代码示例。
首先，我们需要明确商务决策分析的基本步骤。一般来说，商务决策分析包括以下几个阶段：
1
原创
2024-01-10 10:46:03
77阅读
决策树是一种主要应用于数据分类场景的算法。它是一个树形结构，其中每个节点代表要素，每个边缘代表所做出的决策。从根节点开始，我们继续评估分类特征，并决定遵循特定的优势。每当有新数据点出现时，都会反复应用相同的方法，然后在研究所有必需的特征或将其应用于分类方案时得出最终结论。因此，决策树算法是一种监督学习模型，用于预测具有一系列训练变量的因变量。示例我们将获取kaggle提供的药物测试数据。第一步，我
转载
2023-07-01 09:09:21
141阅读
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
转载
2023-06-20 20:51:34
315阅读
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
转载
2024-08-17 09:11:56
94阅读
“点亮”风险应对的一盏明灯项目风险应对时，你有没有经常在多个应对方案之间拿不定主意?又或者在多个应对方案中不知道重点在哪?本文将通过决策树分析法开启一些风险应对的“灵感”。初 识所谓的决策树分析，是在不确定因素的背景下，对可能出现的风险定量分析，用来作出有利决策的一个工具。通过在若干备选方案中对不同分支事件的产生的发展路径分析发生概率及产生的风险(包括威胁和机会)，计算每条路径净值，根据预期收益选
转载
2024-01-22 20:16:58
307阅读
文章目录一、决策树二、构建工作2.1 特征选择2.1.1 香农熵2.1.2 信息增益2.2 剪枝操作2.2.1预剪枝2.2.2后剪枝三、代码讲解3.1构建数据集3.2建立完整决策树3.3计算信息熵3.4计算信息增益3.5调用classify手写分类器3.6调用matlab使树可视化3.7启动类3.7运行结果四、使用Graphviz可视化决策树4.1 安装Pydotplus4.2 安装Grphvi
转载
2023-10-06 19:06:19
404阅读
文章目录一、决策树工作原理1.1 定义1.2 决策树结构1.3 核心问题二、sklearn库中的决策树2.1 模块sklearn.tree2.2 sklearn建模基本流程2.3 决策树建模流程三、分类树3.1构造函数3.2 建立分类树（测试Criterion）3.3确定最优剪枝参数：3.4 查看决策树属性接口3.5 代码示例四、回归树4.1构造函数4.2交叉验证4.3 实例：一维回归图像绘制
转载
2023-07-02 20:49:04
292阅读
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，
转载
2024-02-14 23:05:56
39阅读
# 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
102阅读
上一节我们学习knn，kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义，而使用决策树处理分类问题，优势就在于数据形式非常容易理解。决策树的算法有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中ID3和C4.5都是基于信息熵的，也是我们今天的学习内容，主要是根据通过信息熵划分数据集，再进入递归构造决策树的过程。1. 信息熵熵最初被用在热力学方面的，由热力学第二定律，熵是用来对一个系统可以达到的状态数的一个度量，
# 用Python输出决策树的图
决策树是一种常见的机器学习模型，主要用于分类和回归任务。它利用树状图的形式展示决策过程，便于理解和可视化。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python构建决策树并输出其图形表示。同时，我们将配以代码示例，帮助读者更好地理解整个过程。
## 决策树的基本概念
决策树由节点和边构成，每个内部节点表示一个特征的测试，每个分支代表测试结果，而每个叶子节点表示一个类别
Python是一种广泛应用于各种领域的编程语言，它提供了丰富的库和工具来简化开发过程。在机器学习和数据分析领域，决策树是一种常用的算法，用于分类和预测。在Python中绘制决策树图可以帮助我们更好地理解和展示决策树的结构和过程。在本文中，我将向你介绍如何在Python中绘制决策树图，并提供相应的代码和解释。
## 绘制决策树图的流程
下面是绘制决策树图的整个流程，可以通过表格展示步骤：
|
原创
2024-01-24 09:45:54
115阅读
