决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据；决策树缺点：可能会产生过度匹配问题。决策树的一般步骤：（1）代码中def 1，计算给定数据集的香农熵：  
转载
2023-05-27 17:24:05
92阅读
【题目1】表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。【要求】1.画出完整决策树；2.预测测试1用例的发芽情况；3.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。表1 豌豆种子在不同环境下发芽情况数据表编号形状颜色大小土壤
转载
2024-01-09 17:21:44
133阅读
1. 什么是决策树/判定树（decision tree)?判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试
决策树代码实现(python+numpy 附：西瓜书和机器学习实战资源)前言github：https://github.com/swagger-coder/DecisionTree 我学习机器学习主要依据的是周志华的西瓜书和Peter Harrington的《机器学习实战》，理论部分可以通过西瓜书学习，看不下去的时候（西瓜书理论性强emmm你懂的）就看机器学习实战手敲下代码，两者结合，资源我放在网
转载
2023-10-30 15:36:04
74阅读
根据决策树CART的原理用Python3写出，代码如下：from random import randrange# 根据阈值对单个属性数据（数值）进行分割def split_numerical(attribute_index, thresh, datasets): left, right = [], [] for r in datasets: if r[...
原创
2022-01-09 11:09:25
150阅读
点赞
一 决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。书中只讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树的定义：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（
转载
2023-08-16 18:52:19
64阅读
决策树优点：模型具有可读性、分类速度快。决策树的学习包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树剪枝。1 决策树模型与学习决策树的学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。损失函数通常是正则化的极大似然函数。决策树学习 的算法通常是一个递归地选择最有特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程。这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根节
转载
2023-09-18 19:50:05
14阅读
什么是决策树？决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例：决策树通常包含哪三个步骤？特征选择、决策树的生成和决策树的修剪决策树与if-then规则？直接以一个例子看看数如何构建决策树的：根据不同的特征可以有不同的决策树：那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢？最基础的是使用信息增益来表示。首先得了解熵和条件熵的定义。熵：用于表示随机变量不确定性的度量 。假设X是一个取值有限的随机变
转载
2020-05-13 15:00:00
641阅读
点赞
2评论
决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
转载
2023-12-16 20:52:16
81阅读
python实现ID3 决策树素材AllElectronics.csv代码实现import csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerallElectronicsData = open(r'Al...
原创
2021-04-13 21:10:15
439阅读
决策树：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。决策树通过把数据样本分配到某个叶子节点来确定数据集中样本所属的分类。 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法提出者：ID3（Iterative Dichot
转载
2023-10-17 22:58:18
97阅读
Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
转载
2023-08-15 15:31:24
250阅读
决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
转载
2023-06-28 15:18:00
231阅读
一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 （数据集） 其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 （决策树模型） 先是根据第一个属性将一部份数据区分开，再根据第二
转载
2024-01-09 11:18:26
64阅读
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
转载
2024-06-13 23:14:59
53阅读
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn import tree #导入需要的模块
clf =
转载
2023-07-25 14:16:12
178阅读
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
转载
2023-08-09 14:44:43
271阅读
本篇继续进阶一点，写一下 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)还是先上代码，梯度提升决策树是能够支持多种损失函数的，关于 损失函数的定义，老规矩，自己搜。既然要支持多种损失函数，因此先写个接口类，然后再来个实现，后面会用到损失函数接口类public interface LossFunction {
publ
转载
2024-02-22 11:09:54
61阅读
决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
转载
2023-07-13 16:41:34
32阅读
0. 信息论信道模型和信息的含义信息论是关于信息的本质和传输规律的理论。 信道模型：信源（发送端）-> 信道 -> 信宿（接收端） 1. 通信过程是在随机干扰的环境汇中传递信息的过程 2. 信宿对于信源的先验不确定性：在通信前，信宿不能确切的了解信源的状态； 3. 信宿对于信源的后验不确定性：在通信后，由于存在干扰，信宿对于接收到的信息仍然具有不确定性 4. 后验不确定性总是要
转载
2024-06-05 21:35:11
30阅读
