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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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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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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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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决策树分类一、决策树分类简介： 决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，再在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程，构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合,训练集每个
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2024-04-28 15:27:11
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1 引言在这一篇文章中，将讨论一种被广泛使用的分类算法—决策树（decision tree）。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，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。2 决策树介绍决策树是一种机器学习的方法，决策树的生成算法有ID3, C4.5 和 C5.0 等。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判断，每个分支代表一个判断结
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2023-10-12 07:47:43
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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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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 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
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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
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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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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
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
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2024-03-19 00:08:59
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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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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
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2023-06-29 22:26:04
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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
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2023-07-01 09:09:21
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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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2023-05-24 16:07:28
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决策树是种可视化的模型，可做分类也可做回归。概念内容详看前章，本文讲如何python 实现。回顾一下比如我知道一组人的信息：年龄、是否有工作、是否有房贷…这叫特征值，现在再来一些人，这时我想能否贷款给他。我该怎么做呢，就可以用决策树模型实现。左边是数据，右边是树。当然这棵树没有把全部的特征向量放进去只是示意了一下。 &nb
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2023-06-29 15:13:26
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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
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2024-06-07 13:23:27
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