总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树绘制treePlotter测试与使用 treePlotter东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。treePlotter.py'''
Created on Oct 14, 2010
@author: Pete
转载
2023-06-29 22:26:04
382阅读
# 决策树在Python中的应用——鸢尾花分类
## 1. 引言
决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过构建一个树形结构的模型，根据特征的取值将数据集分割成不同的类别。决策树有很多优点，例如易于理解和解释、能够处理离散和连续特征、适用于多类别问题等。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的决策树算法来对鸢尾花数据集进行分类。
## 2. 数据集介绍
鸢尾花数据
原创
2023-07-15 14:11:19
90阅读
1 什么是决策树决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 决策树的优点： 1）可以自学习。在学习过程中不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练数据进行
转载
2023-07-21 18:18:48
123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
转载
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
转载
2023-08-28 15:44:19
134阅读
在本博客中，我将深入探讨“python 使用Iris 决策树”的实现过程。我们将从背景定位到生态扩展，逐步拆解这一主题，并以Markdown格式展示各个部分的详细内容。
## 背景定位
在机器学习领域，决策树是一种常用的分类和回归算法。Iris数据集是一个经典的多类别数据集，非常适合用于展示决策树的应用。
### 适用场景分析
决策树在以下场景中非常有效：
- 分类任务：适用于目标变量为
一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
转载
2023-09-20 07:54:41
57阅读
一 、决策树原理： 基本的分类与回归方法，通过对每个结点进行划分，选择“是”和“否”。 对于分类问题：测试样本点到达的叶子节点，输出分类结果。 对于回归问题：测试样本点到达的叶子节点上所有样本点输出值的平均值，即为测试样本点的输出值；对于决策树来说，回归和分类唯一的区别在于最终通过叶子节点（预测阶段，测试样本点所到达决策树的
转载
2024-07-02 13:45:29
28阅读
决策树数据集实战可视化评价 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，流程图就是一种决策树。 有没有车，没车的话有没有房，没房的话有没有存款，没存款pass。这个流程就是一个简单的决策树。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。通过很多次判断来决定是否符合某类的特征。 数据集首先附上数据集： 链接：https://pan.
转载
2023-11-10 05:02:08
5阅读
在本文中，我们将讨论如何在Python中使用信息增益构建“iris”数据集的决策树。通过对这一过程的深入分析和实战对比，旨在帮助大家更好地理解决策树的构建原理，以及应用于具体场景的步骤。
### 背景定位
决策树是一种广泛应用于分类和回归任务的机器学习算法。其通过对特征进行递归划分来建立模型，最终得到的树形结构可以用于数据预测和分析。
**适用场景分析：**
- 适合处理较小的数据集，尤其是
本篇博文记录了解决“UCL数据集鸢尾花决策树PYTHON”这一问题的详细过程。鸢尾花数据集是机器学习领域中的经典数据集，常用于分类问题的研究和实践。通过使用决策树算法，我们可以有效地对鸢尾花的三种不同品种进行分类。以下是围绕这个主题的完整分析与实战记录。
### 适用场景分析
鸢尾花数据集通常用于以下场景：
- **教学与学习**：在机器学习课程中，作为基础的教学例子。
- **算法验证**
一组含n个实例的数据集，每一个实例长为m，其中包括m-1个特征(属性)，最后一个为该特征的类别标签。 在此种数据集的基础上，有一棵树，这棵树上的非叶子节点均为某特征，叶子节点均为其父节点特征的特征值。那么这棵树是怎么来的？ 我们 1.首先
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型。 引言随着资讯科技的演进，如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。而决策树演算法是目前
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
247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
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
267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
# 使用Python中的决策树对Iris数据进行建模
在这篇文章中，我们将学习如何利用Python中的决策树模型对著名的Iris数据集进行建模。Iris数据集是一个经典的机器学习数据集，由于它的简单性，非常适合初学者学习和实践。
## 整体流程
在开始建模之前，我们可以通过以下表格来明晰整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----
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
转载
2023-08-10 12:20:53
102阅读
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
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
转载
2024-03-19 00:08:59
26阅读
