Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
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1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
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2024-03-19 00:08:59
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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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2024-04-28 16:58:43
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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。我们这章节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。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。2、决策树 场景场景1：一个
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2024-02-12 13:45:28
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背景与原理：决策树算法是在各种已知情况发生概率的基础上通过构成决策树来求某一事件发生概率的算法，由于这个过程画成图解之后很像一棵树形结构，因此我们把这个算法称为决策树。而在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表对象属性和对象值之间的一种映射，一棵决策树的每个内部节点会处理数据的某个维度对应的变量，根据这个变量的取值向下进行分支，直到走到叶节点，每个叶节点代表输入对应的一个最终输出。决策树生成算法有
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2023-06-13 19:58:10
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学习决策树时，发现如果要用python画决策树，python需要导入Graphviz库，看了几篇csdn，发现个别文章不是很全，会出错误，这里简单记录下完整过程。 文章目录0.下载Graphviz-2.38.msi1.安装Graphviz-2.38.msi2.配置环境变量3.验证4.跑个图看看5.总结 0.下载Graphviz-2.38.msigraphviz-2.38 .msi当然这里你去官网安
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2023-10-02 21:16:06
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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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机器学习实验二---决策树python一、了解一下决策树吧决策树基本流程信息增益决策树的优缺点二.数据处理三.决策树的构建计算给定数据集的香农熵按照给定特征划分数据集选择最好的数据划分方式:递归构建决策树四.使用Matplotlib注解绘制树形图五.总结出现的问题及解决办法:实验结果分析2022/11/12 一、了解一下决策树吧决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法．以二分
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2023-09-10 21:30:44
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# Python 决策树包的实现流程
## 1. 了解决策树算法
在开始使用 Python 实现决策树包之前，我们需要先了解决策树算法的基本原理。决策树是一种基于树结构的机器学习算法，通过对样本数据进行递归分割，构建一个树形模型来进行分类或回归预测。决策树的核心是选择合适的属性进行分割，并根据属性值的不同进行分支。
## 2. 安装 Python 决策树包
在开始编写代码之前，我们需要先安
原创
2023-07-20 09:11:54
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# Python调用决策树包
## 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过树结构来建立模型，并根据特征值进行分类或预测。Python作为一种强大的编程语言，有许多机器学习的包可以用来调用决策树算法，如scikit-learn、pytorch等。本文将介绍如何使用Python调用决策树包进行分类任务。
## 安装决策树包
首先，我们需要安装决策树包。以scikit-learn为例，可以
原创
2023-09-19 17:27:50
73阅读
# 使用Python实现决策树算法
决策树是一种常用的监督学习算法，广泛应用于分类与回归问题。本文将带您从零开始实现一个简单的决策树算法，具体步骤如下：
## 流程概述
为了能够更有条理地实现决策树算法，我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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
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2023-08-15 15:31:24
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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 =
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2023-07-25 14:16:12
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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
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2023-08-09 14:44:43
271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
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2023-06-28 15:18:00
231阅读
上篇文章介绍了决策树算法的理论篇，本节来介绍如何用决策树解决实际问题。决策树是常用的机器学习算法之一，决策树模型的决策过程非常类似人类做判断的过程，比较好理解。决策树可用于很多场景，比如金融风险评估，房屋价格评估，医疗辅助诊断等。要使用决策树算法，我们先来介绍一下 scikit-learn。1，scikit-learnscikit-learn 是基于Python 的一个机器学习库，简称为
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2023-10-01 14:25:34
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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
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
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2023-06-09 11:02:14
178阅读
目录1.1 决策树的概念 1.2 信息增益 1.3 划分数据集 1.3.1 使用信息增益率划分数据集 1.3.2 使用基尼指数划分数据集2.1 递归构建决策树3.1 在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图 &nb
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2023-08-28 15:44:19
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今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。决策树的定义决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if-else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子上买西瓜。水果摊的小贩都是怎么做的
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2024-03-30 21:08:23
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1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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