# Python 决策分支：控制流的艺术
在编程中，决策分支是控制程序流程的重要手段。Python 作为一门高级语言，提供了多种决策分支结构，使得程序能够根据不同的条件执行不同的代码块。本文将介绍 Python 中的决策分支，并通过代码示例和序列图来展示其用法。
## 基本的 if 语句
Python 中最基本的决策分支是 `if` 语句。它根据条件的真假来决定是否执行某个代码块。下面是一个
原创
2024-07-26 11:41:24
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决策树决策树是一种常用的机器学习方法，它基于树的结构，依次根据不同属性值来进行数据分类，具体算法原理及细节可以参考之前写的决策树和MATLAB函数使用决策树的优点：采用递归进行数据训练、数据分类，因此计算复杂度不高，可以清晰理解哪些属性重要。决策树的缺点：不太适用于连续值的划分（划分节点过多可能造成过拟合），即类别太多时，泛化误差高，一般需要剪枝处理。决策树分类构建一颗决策树主其实是一个递归的过程
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2023-08-30 07:25:00
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决策树基础决策树理论简单介绍分支依据信息熵信息增益增益率基尼系数剪枝思想简介预剪枝后剪枝python实现分类问题的应用数据预处理最优超参数搜寻模型建立模型评价——ROC模型可视化随机森林建立简介实现模型评估及结果分析 决策树理论简单介绍决策树是数据挖掘十大算法之一，其流程大致可总结为：是否满足某类条件？是则属于1类；否则属于2类。类似于IF…ELSE的问题。正如西瓜书中所说：“我们要判断这个瓜是
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2024-09-11 08:00:48
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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
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2023-06-20 20:51:34
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1、什么是多分类？针对多类问题的分类中，具体讲有两种，即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时，每条数据仅仅对应其中一个类别，不会对应多个类别。multilabel是指分类任务中不止一个分类时，每条数据可能对应不止一个类别标签，例如一条新闻，可以被划分到多个板块。
无论是multi
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2023-05-26 13:22:55
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决策树的实现太...繁琐了。 如果只是接受他的原理的话还好说，但是要想用代码去实现比较糟心，目前运用了《机器学习实战》的代码手打了一遍，决定在这里一点点摸索一下该工程。 实例的代码在使用上运用了香农熵，并且都是来处理离散数据的，因此有一些局限性，但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作，python语言的特点及书写肯定是有帮助的。 我们分别从每个函数开始：计算香农熵def calcShanno
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2024-09-12 12:32:23
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（1）仅当条件为 true 时，才执行 if 代码块的主体。 任务：修改脚本，使第 4-7 行的绘图代码仅在 doPlot 为 1 时执行。 (2)通常，您可能还希望在所设条件不成立时执行其他代码。为此，您可以使用 else 关键字，如下所示。 x = rand if x > 0.5 y = 3 e ...
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2021-07-30 02:52:00
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## Python多分支决策的实现流程
在Python中，多分支决策是通过使用条件语句来实现的。条件语句可以根据给定的条件执行不同的代码块。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python实现多分支决策，并且会使用表格和代码示例来说明每一步需要做什么。
### 步骤一：理解问题
在开始实现之前，我们首先需要理解问题的要求。多分支决策是一种根据不同条件执行不同操作的方法。我们需要根据给定的条件来选
原创
2023-07-07 04:02:48
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文章目录一、决策曲线分析概念1. 阈值概率2. 净获益二、matplotlib实现1. 计算模型带来的净获益2. 计算treat all策略带来的净获益3. 绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1. bootstrapping法校正净获益2. k折交叉验证法校正净获益3. 计算净获益的置信区间五、更新 一、决策曲线分析概念预测模型（predictive models）被广泛地应用于诊断（diagno
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2023-10-16 03:30:03
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####def functiontest():## x=int(raw_input('please input number:'));## if(x>8):## print "larger than 8";## else:## &nb
原创
2014-04-20 15:21:34
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Python 卡方决策，下面介绍一个常见的统计决策。这是一个关于数据是否随机分布的卡方决策。为了做出这个决策，需要计算一个预期分布，并将观察到的数据与预期进行比较。相差较大意味着需要进一步研究。相差不大意味着可以使用零假设，因为没什么值得研究了，即这些差异仅仅是随机变化造成的。下面介绍如何使用Python来处理数据。首先介绍一些不属于案例研究的背景知识，但常出现在EDA应用程序中。需要收集原始数据
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2023-11-25 13:53:55
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简述决策线是2特征时的分类超平面方程，当方程不能表示成y=f(x)或者x=f(y)形式时，不能直接用x或者y方向的单向采样绘制决策线。zyq给出的做法是，在一个范围内用采样的点(x,y)去激活分类器，得到其类别，从而得到这个范围内各个采样点的类别，将不同类别的点绘制成不同颜色，可以展示出分类面的形状特征。这种做法的缺陷是，采样范围难以察觉，并且得到的实际上是决策线两侧的点。可以用pyplot下的c
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2023-11-13 22:45:08
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# Python复制分支创建新分支
在软件开发中，经常会遇到需要对现有代码进行修改或者添加新功能的情况。而在进行这些修改时，为了不破坏原有代码的稳定性，我们往往会先创建一个新的分支来进行开发。本文将介绍如何使用Python来复制一个分支并创建一个新的分支进行开发。
## 什么是分支
在版本控制系统中，分支是指在原有代码基础上创建一个独立的代码副本，用于开发新功能或者修复bug。通过创建分支，
原创
2024-05-11 07:52:41
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决策树修剪 规则提取在...
原创
2021-07-30 11:45:02
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决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树具有监督式的特征提取与描述的功能，将输入变量根据目标设定来选择分支变量与分支方式，并以树枝状的层级架构呈现，以提取分类规则。
原创
2021-07-13 13:31:36
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# 实现决策模拟的Python指南
在企业和个人决策中，决策模拟是一种常见的分析工具。它帮助决策者理解不同选择的潜在结果、概率及其影响。本文将带你完成从头到尾使用Python实现一个简单的决策模拟。我们将一步一步地走过整个流程，从了解模拟需求到数据可视化的步骤。本文将包含必要的代码示例，并以友好的方式进行讲解。
## 整体流程
首先，让我们列出实现决策模拟需要的主要步骤：
| 步骤
# 动态决策在Python中的实现指南
动态决策是指通过对不确定条件的评估，采用算法或模型来制定决策的过程。在Python中实现动态决策可以为复杂问题提供高效的解决方案。本文将逐步引导您完成动态决策的实现，并且将包括可视化的甘特图和序列图，以更好地展示整个流程。
## 流程概述
以下是实现动态决策的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 定义问
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
# Python中的决策变量：概念与应用
在数据科学和机器学习的领域，决策变量是一个至关重要的概念。本文将探讨什么是决策变量、它们的重要性，以及如何在Python中实现它们。我们还将通过一个实际案例来帮助理解。
## 1. 什么是决策变量？
决策变量是指在决策过程中能够被控制或选择的变量。它们通常用于优化问题，例如在资源分配、生产调度或库存管理中，需要做出决策以最大化效用或最小化成本。决策变
# 如何实现“决策引擎”：小白开发者的指南
## 一、决策引擎的基本概念
决策引擎是一种软件系统，用于自动化决策过程。它帮助组织根据特定规则和条件做出业务决策。决策引擎通常用于信贷审批、风险管理、用户个性化推荐等各种场景。
本文将一次性为您介绍如何使用Python构建一个基本的决策引擎，包括必要的步骤和代码示例。
## 二、实施流程
实现决策引擎可以分为以下几个步骤：
| 步骤 |
