class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, m
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2023-10-17 16:31:05
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在博弈论中常常使用决策树寻找最优决策，这些决策树往往是人工生成的。在数据挖掘过程中，决策树的生成通常是通过对数据的拟合、学习，从数据集中获取到一棵决策树。决策树的形式，从根节点到叶子节点的路径就是决策的过程。其本质思路就是使用超平面对数据递归化划分。决策树的生成过程，就是对数据集进行反复切割的过程，直到能够把决策类别区分开来为止，切割的过程就形成了一棵决策树。而实例隶属于决策树每个终端节点的个数，
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2024-07-29 17:19:00
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模型评估在上一章节的末尾我们提到过模型的评估，那时只是简单的求了一下百分比，那种方式只能粗略的反映模型的准确率，针对二元分类算法，我们有AUC（Area under the Curve of ROC）即ROC曲线下的面积来评估模型的好坏在计算AUC之前应该先理解下面的几个概念：/真假阳TPFP阴TNFN真阳性 True Positives ( TP ...
原创
2021-11-18 09:17:40
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原创
2021-11-18 09:30:40
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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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决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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决策树通常在机器学习中用于分类。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，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。1.信息增益划分数据集的目的是：将无序的数据变得更加有序。组织杂乱无章数据的一种方法就是使用信息论度量信息。通常采用信息增益，信息增益是指数据划分前后信息熵的减少值。信息越无序信息熵越大，获得信息增益最高的特征就是最好的选择
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2023-08-24 02:13:28
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决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依
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2023-10-20 20:41:55
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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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大家有没有听说过“三行代码行天下”这句话真的有这么强吗？没错，你没有听错python在数据处理建模这方面确实段位很高那么，python中的最重要的装备之一就是“sklearn”下面我们就来看看sklearn是如何来实现决策树中的分类树的本文目录： 1
概述 1.1 sklearn
中的决策树 2 DecisionTreeClassi
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2024-03-05 20:09:57
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# Python决策树分类实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现决策树分类。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们先来了解整个实现决策树分类的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-09-04 15:28:31
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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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本片文章的整体框架如下所示：1. 决策树是什么？决策树是一种基本的分类和回归的方法，是基于树结构来进行决策。这种决策方式跟我们人类进行决策时有点类似，所以我们举一个相亲的例子，比如女方在相亲时会对男性程序员的年龄进行判断，假如年龄大于30，那么就不见了，因为30之后可能头发都没了，那么假如是小于等于30，则继续判断这个男性程序员的长相。如下图所示，某个女方在决定见不见男性程序员时，可能会有如下的决
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2023-10-31 23:35:26
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目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提
目录现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”决策树决策树求解决策树算法优缺点知识巩固Python实战：决策树判断员工是否适合相关工作拓展学习现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”简历上有什么：个人技能、工作经验、学校学历、期望薪资等任务：根据求职者的相应技能、工作经验、学历背景和薪资要求判断能否安排该求职者面试。决策树一种基于样本分布概率，以树形结构的方式，实现多层判断从而确定目标所属类
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2023-08-29 19:07:15
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决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
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2014-08-23 15:54:00
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决策树算法 如何能够基于既有的数据来进行分类和回归？决策树是解决这类问题的机器学习模型。 解决思路是：通过样本特征的三个数字特征：1）满足特征值的样本数量；2）1）样本的分类各自数量有多该少；3）总的样本数量，来作为input参数，通过构建/选择的模型就计算出来该特征的指标，对于ID3而是信息增益，
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2019-12-26 20:38:00
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决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
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2014-11-12 11:15:00
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2017-09-04 15:45:00
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实习了一段时间，接触了一些数据挖掘、机器学习的算法，先记录下来方便以后的复习回顾： 一：决策树概念 决策树可以看做一个树状预测模型，它是由节点和有向边组成的层次结构。树中包含3中节点：根节点、内部节点、叶子节点。决策树只有一个根节点，是全体训练数据的集合。树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割，并且该节点的每一个后继
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2024-09-09 18:39:08
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