决策结构要求程序员指定一个或多个条件进行评估计算，或由程序进行测试，以及一条或多条语句将被执行，如果条件被确定为真实的；如果条件被确定为假可选的其他语句执行。以下是在大多数编程语言中的一个典型的决策结构的一般形式为：Python编程语言的假定任何非零和非null为true，如果是零或null，则假定为false值。Python编程语言提供了以下几种类型的决策语句。查看其详细信息。语句描述if 语句
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2023-11-26 13:52:54
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一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。二.决策树算法 1.概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程
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2023-11-03 12:38:45
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# 使用Python实现决策树分类算法
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现决策树分类算法。决策树是一种广泛使用的分类算法，易于理解和使用。我们将通过一个简单的实例来演示整个过程，并详细解释每一个步骤。接下来，我将提供一个流程表，帮助你更好地理解实现的步骤。
## 工作流程
以下是实现决策树分类的基本步骤：
| 步骤号 | 步骤 | 说明
# Python分类算法实例
## 引言
在机器学习中，分类算法是一种常用的技术，用于将数据集中的样本划分为不同的类别。这些算法可以应用于各种领域，如文本分类、图像识别、垃圾邮件过滤等。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多用于实现分类算法的库和工具。在本文中，我们将通过一个具体的实例来介绍几种常用的Python分类算法。
## 实例背景
我们假设有一个电子商务网站，需要根据用户的
原创
2023-08-10 19:02:31
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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。
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2023-05-29 23:27:29
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介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各
原创
2023-05-12 21:57:52
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#-*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on Oct 12, 2010
Decision Tree Source Code for Machine Learning in Action Ch. 3
@author: Peter Harrington
'''
from math import log
import operator
#训练数据集
def
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2023-12-24 18:24:46
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1. 决策树分类算法原理1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：  
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2024-01-06 09:40:42
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决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新集进行预测。在其生成过程中，分割时属性选择度量指标是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。 决策树分类算法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法。都属于贪婪算法，自顶向下以递归的方式构造决策树。 ID3算法实例分析第1步计算决策属性的熵——经验熵第2步计算条件属性的熵——条件经验
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2023-07-25 13:33:51
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原标题：Python写算法：二元决策树数据挖掘入门与实战 公众号： datadw二元决策树就是基于属性做一系列的二元(是/否)决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后，要么引出另外一个决策，要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。了解了训练后的决策树是什么样的，就学会了决策树的训练过程。代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTre
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2024-05-29 21:44:36
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引言朴决策树的原理可以参考我的另一篇采用红酒的数据进行建模，并绘制分类图tree.DecisionTreeClassifier 分类决策树函数原型：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(
criterion="gini",
splitter="best",
max_depth=None,
min_samples_split=2,
min_samples_leaf=
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2023-08-16 16:32:59
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机器学习之决策树原理及代码实现写在前面决策树1.决策树的定义2.决策树我的理解特征选择信息增益信息增益比算法实现ID3算法C4.5算法CART决策树三种算法的对比 写在前面这是我开始入坑的第一篇博客，全部内容基于我的理解和参考博客，参考书籍为李航的《统计学习方法》。如有不对的地方欢迎评论指出，谢谢大家。决策树1.决策树的定义《统计学习方法》中提出，决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈现
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2024-04-09 14:16:58
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ERP通过全面的数据采集、标准化的数据管理、系统化的数据整合，协同化的数据传递，让决策层在能够用很低的成本，掌握全面的多层次的信息，既有加工后的决策层报表，也有一线详细的操作数据，从而让结构扁平化成为可能。同时，无论你在哪里，你所需要的信息都可以及时通过邮件、手机APP传递给您。现在，一切您都可以全面掌控，对于企业的控制力也就不言而喻了。 一、ERP是如何为您提供决策信息
目录1、分类决策树案例（1）导入相关模块与数据（2）数据清洗与划分训练集、测试集（3）构建决策树（4）考察成本复杂性参数与叶节点总不纯度的关系（5）通过10折交叉验证选择最优的超参数ccp_alpha值，并拟合模型（6）计算每个变量重要性并进行可视化（7）使用测试集进行预测，并计算混淆矩阵（8）计算预测准确率与灵敏度、kappa指标（9）以0.1作为临界值重新进行预测，计算混淆矩阵与预测准确率、灵
目录一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义理解K近邻总结KNN⼯作流程二、案例实现 作为机器学习中最基础的算法，KNN在简单分类问题上有其独特的优势，其理念类似于中国的成语“近朱者赤，近墨者黑”，这种将特征数字转化为空间距离判断的方法也是我们认识机器学习世界的第一步。一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义如果⼀个样本在特征空间中
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2024-03-21 22:36:52
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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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一、决策树的原理 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 。 二、决策树的现实案例 相亲 相亲决策树 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等
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2020-05-20 11:44:00
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什么是梯度下降，举个栗子，（假设地面无障碍物）我们在山顶丢一个网球，啪，一下就越过这个坡了，然后在另一个沟里来回跳动，一直到达最低点。那么问题来了，这这里在跳跃的过程中，直接越过第一个坡度。这样的结果就是使得我们的小球无法到达最低点，对应到程序上就是我们在梯度下降的时候无法找到最优值。 &n
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2024-04-10 18:52:49
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决策树决策树的基本原理 决策树是一种在分类与回归中都有非常广泛应用的算法，它的原理是通过对一系列问题进行 ifelse 的推导，最终实现决策。决策树的构建 使用酒的数据集演示一下。 注意：此处为了方便演示，我们只取了数据集中样本的前两个特征。
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2024-04-02 06:41:40
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2024-01-01 08:09:27
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