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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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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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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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
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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# 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
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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# 使用Python实现决策树分类
决策树是一种常见的机器学习算法，广泛用于分类和回归任务。其使用简单且易于解释，非常适合初学者入门。本文将通过一步步的引导，帮助你使用Python实现一个基本的决策树分类模型。
## 流程概述
在实现决策树分类之前，我们需要明确整个流程。可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库和数据
原创
2024-07-31 07:37:16
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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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1.决策树-分类树sklearn.tree.DecisionTreeClassifier官方地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier在机器学习中，决策树是最常用也是最强大的监督学习算
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2023-08-08 11:21:12
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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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文章目录前言1 决策树的基本流程2 决策树的属性划分2.1 信息增益（ID3算法）2.2 C4.5算法（信息增益比）2.3 CART算法（基尼指数）3 决策树的减枝处理4 决策树中的连续值和缺失值5 多变量的决策树6 sklearn中的决策树总结 前言决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 但是对于决策树回归，跟决策树分类差不多，是在决策树分
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2023-12-27 12:52:04
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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
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2024-04-16 09:16:14
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前言本文思路来源于 How To Implement The Decision Tree Algorithm From Scratch In Python
H
o
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2024-05-23 14:04:48
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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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1.决策树概念：
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法 构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1 信源熵的概念 考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望
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2023-09-01 22:44:31
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文章目录1 前言1.1 决策树的介绍1.2 决策树的应用2 Scikit-learn数据集演示2.1 导入函数2.2 导入数据2.3 建模2.4 评估模型2.5 可视化决策树2.6 优化模型2.7 可视化优化模型3 讨论 1 前言1.1 决策树的介绍决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，
