概述上一篇讲述了《机器学习 | 算法笔记(三)- 支持向量机算法以及代码实现》，本篇讲述机器学习算法决策树，内容包括模型介绍及代码实现。决策树决策树(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
决策树算法原理及基于numpy的代码实现1. 基本原理2. 决策树的构造方法2.1 信息的不纯度2.1.1 信息熵的计算2.1.2 信息增益（Information Gain - ID3）2.1.2 信息增益率（Information Gain Ratio - C4.5）2.1.3 基尼系数（Gini Index - CART）2.2 特征的最佳切分点2.2.1 离散型变量的最佳切分点划分2.2
转载
2024-04-16 09:16:14
75阅读
sklearn决策树参数表示决策树中有参数如下：DecisionTreeClassifier(criterion="gini"
, splitter="best"
, max_depth=None
, min_samples_split=2
, min
转载
2023-11-25 20:22:58
176阅读
CART代表分类和回归树：回归比分类化更复杂，需要更多关注，因此我将尝试以简单的方式打破这个复杂的主题。这里我们有一个散点图表示这里的数据我们有两个自变量，我们预测的是第三个变量Y，你不能在这个模型中看到它因为它是一个二维图，但是想象Y是第三维从屏幕中伸出来。因此，如果我们添加第三个维度，它将在右上角窗口中看起来像，但我们不需要看Y，因为我们首先需要使用此散点图并查看决策树是如何创建的。所以一旦我
转载
2024-02-26 14:02:00
32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
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
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
转载
2023-10-01 14:25:34
165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
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
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
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
转载
2024-03-30 21:08:23
59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
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
python3.x版本下，在用example_dict.keys()或者example_dict.values()取出字典中对应的键值时，取出的值总是会带有前缀。python2.x版本的不存在这个问题，可以直接使用书中的代码以下是python3.x版本代码：def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you wha
转载
2023-07-31 17:48:32
110阅读
机器学习——决策树模型：Python实现1 决策树模型的代码实现1.1 分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）1.2 回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）2 案例实战：员工离职预测模型搭建2.1 模型搭建2.2 模型预测及评估2.2.1 直接预测是否离职2.2.2 预测不离职&离职概率2.2.3 模型预测及评估2.2.4 特征重要性评估3
转载
2023-06-20 21:24:13
205阅读
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
转载
2023-05-24 16:07:28
358阅读
目录1.什么是决策树？2.如何构建决策树？2.1分类问题中的决策树2.2决策树的剪枝3.用Python实现决策树算法3.1 导入sklean中的tree模块编辑3.2 使用sklean的基本流程3.3 剪枝操作3.4 绘制决策树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
转载
2024-06-07 13:23:27
48阅读
决策树是一种主要应用于数据分类场景的算法。它是一个树形结构，其中每个节点代表要素，每个边缘代表所做出的决策。从根节点开始，我们继续评估分类特征，并决定遵循特定的优势。每当有新数据点出现时，都会反复应用相同的方法，然后在研究所有必需的特征或将其应用于分类方案时得出最终结论。因此，决策树算法是一种监督学习模型，用于预测具有一系列训练变量的因变量。示例我们将获取kaggle提供的药物测试数据。第一步，我
转载
2023-07-01 09:09:21
141阅读
