信息增益 导入模块：from math import log
import operator 计算给定数据集的香农熵： def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
lableCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLable = featVec[
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2024-04-23 10:02:28
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认真看了2本书，总结了关于tree分类与回归的内容，形成以下文档。一、决策树学习目标——泛化能力强的分类树特点：贪心算法，在给定时间内做出最佳选择，不关心是否达到全局最优。优点：计算复杂度不高，结果易于解释，对中间值的缺失不敏感缺点：容易过拟合思路：选择属性--->属性的最佳分裂值--->递归生成叶子--->剪枝选择特征：遍历整个数据集&所有特征，计算每个特征划分数据集的
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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## 使用决策树预测股票
### 引言
随着科技的进步和互联网的普及，股票投资已经成为许多人关注的焦点。然而，股票市场的波动性和复杂性使得股票预测变得非常困难。为了更好地帮助投资者做出决策，机器学习算法可以发挥重要作用。在本文中，我们将介绍如何使用决策树算法预测股票。
### 决策树简介
决策树是一种基本的机器学习算法，它可以对数据进行分类和预测。决策树的构建过程类似于一个树形结构，每个内
原创
2023-08-29 03:52:51
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文章目录一、决策树二、构建工作2.1 特征选择2.1.1 香农熵2.1.2 信息增益2.2 剪枝操作2.2.1预剪枝2.2.2后剪枝三、代码讲解3.1构建数据集3.2建立完整决策树3.3计算信息熵3.4计算信息增益3.5调用classify手写分类器3.6调用matlab使树可视化3.7启动类3.7运行结果四、使用Graphviz可视化决策树4.1 安装Pydotplus4.2 安装Grphvi
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2023-10-06 19:06:19
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文章目录第四步：递归创建字典树第四步的子步： 优化第五步 做画出树图像的准备工作5.1定义结点并定义结点和箭头绘制函数5.2在结点之间填充属性的特征的文本5.3获取该字典树的深度和叶子结点个数 第四步：递归创建字典树构建决策字典树用到的最基本的思想是递归 在构建过程中：我们需要用到第一步和第三步的函数，通过第三步得到的最好的划分方式不断的作为当前树的根标签，并将第一步划分的子数据集作为下层使用，
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2024-02-14 23:05:56
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“点亮”风险应对的一盏明灯项目风险应对时，你有没有经常在多个应对方案之间拿不定主意?又或者在多个应对方案中不知道重点在哪?本文将通过决策树分析法开启一些风险应对的“灵感”。初 识所谓的决策树分析，是在不确定因素的背景下，对可能出现的风险定量分析，用来作出有利决策的一个工具。通过在若干备选方案中对不同分支事件的产生的发展路径分析发生概率及产生的风险(包括威胁和机会)，计算每条路径净值，根据预期收益选
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2024-01-22 20:16:58
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某公司希望举办一个展销会以扩大市场，选择北京、天津、上海、深圳作为候选会址。获利情况除了会址关系外，还与天气有关。天气可分为晴、多云、多雨三种。通过天气预报，估计三种天气情况可能发生的概率为0.25、0.50、0.25，其收益（单位：人民币万元）情况见下表。使用决策树进行决策的结果为（61）。 （61）A．北京B．天津C．上海D．深圳 答案：B （2008上）某电子商务公司要从A地向B地的用户发送
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2023-11-09 19:37:05
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训练集有多大？数据集小：可选择高偏差/低方差的分类器。（低偏差/高方差的分类器（LR）更加容易过拟合）数据集小：选择低偏差/高方差的分类器。这样可以训练出更加准确的模型。Logistic回归(Logistic Regression, LR)1、使用LR可以快速搭建出一个模型来（也不需要考虑样本是否相关），如果模型效果不怎么样，也可以得到一个基准。2、如果想要通过调节概率阈值来分类的话，使用LR更加
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2024-04-05 12:46:58
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决策树算法1.算法概述2.算法种类3.算法示例4.决策树构建示例5.算法实现步骤6.算法相关概念7.算法实现代码8.算法优缺点9.算法优化 1.算法概述决策树算法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。分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通
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2023-06-20 20:51:44
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分析决策树：分析决策树是利用tree模块的export_graphviz函数来将树可视化，从而便于深入理解对应的算法是如何进行的（该函数会生成一个.dot格式文件，这是一种用于保存图像的文本文件格式）。示例代码如下：from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(tree, out_file="tree.dot", class_na
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2023-11-22 17:05:26
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决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于，k近邻是没有训练过程的，而决策树是通过对训练数据进行分析，从而构造决策树，通过决策树来对测试数据进行分类，同样是属于监督学习的范畴。决策树的结果类似如下图：图中方形方框代表叶节点，带圆边的方框代表决策节点，决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类。那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢？这里涉及要信息论中一个
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2023-11-30 06:27:09
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实验环境python 3.6.5jupyter 决策树是什么 决策论中，决策树（Decision tree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮
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2023-06-26 23:42:37
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决策树的优缺点优点：1.计算复杂度不高（对比KNN），顾运算较快 2.结果容易可视化（即书中可视化部分的代码） 3.对缺失值不敏感，能处理不相关特征的数据 4.适合处理数值型和标称型数据（什么是数值型和标称型？：https://www.jianshu.com/p/500c2918723f）缺点：1.不支持在线学习。即在新样本导入的时候，需要重建决策树。 2.容易过拟合。但是决策森林可以有效减少过拟
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2023-10-28 11:14:56
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阐述决策和相关事件间的相互作用。不能表明风险如何联动发生。
原创
2022-11-09 16:46:01
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进行科学的决策是项目评估工作中的主要目的之一。科学的决策方法就是对比判断，亦即对拟建项目的备选方案进行比选。但是，决策
原创
精选
2023-11-07 13:47:59
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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，听名字就知道很简单，所以这个算法我也是非常简单的过一下构建决策树 Decision Trees下图的样本，通过决策树，要进行三次分割代码是十分简单#导入模块
from sklearn import tree
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]
#创建分类器，进行拟合
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = c
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2024-05-05 13:30:24
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决策树是最经典的机器学习模型之一。它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理类别型数据和连续型数据。本文的主要内容如下：信息熵及信息增益的概念，以及决策树的节点分裂的原则；决策树的创建及剪枝算法；scikit-learn中决策树算法的相关参数；使用决策树预测泰坦尼克号幸存者示例；scikit-learn中模型参数选择的工具及使用方法；聚合（融合）算法及随机森林算法的原理。注意：
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2023-08-07 14:25:21
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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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