决策树算法决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，
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2023-08-07 15:14:10
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决策树划分这里用的是数据集鸢尾花，其中萼片长sepal length (X1) 、萼片宽sepal width (X2).总共150个数据集.第一个分
原创
2023-02-21 10:11:36
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决策树数据集实战可视化评价 决策树是什么？决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，流程图就是一种决策树。 有没有车，没车的话有没有房，没房的话有没有存款，没存款pass。这个流程就是一个简单的决策树。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。通过很多次判断来决定是否符合某类的特征。 数据集首先附上数据集： 链接：https://pan.
目录第一部分：有关信息论以及熵的构造熵的构造：条件熵 H(Y|X)信息增益：加入特征前后的熵的便函第二部分 决策树生成策略信息增益率基尼系数 Gini第三部分 算法调参剪枝连续值和缺失值处理多变量决策树本篇内容基于西瓜书与邹博视频总结而成第一部分：有关信息论以及熵的构造主要知识点：熵条件熵【与联合熵】互信息（信息增益）我的理解：熵等价于不确定度熵的构造：基本想法：当一个不可能发生的事情发生了，包含
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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# Python决策树划分结果的实现
## 1. 概述
在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归算法。决策树通过一系列的判断条件对数据进行分割，并在每个分割节点上预测具体的类别或数值。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现决策树的划分结果。
## 2. 实现步骤
下面是实现决策树划分结果的步骤流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和数
原创
2023-10-15 06:49:42
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运行环境：Anaconda——Jupyter Notebook Python版本为：3.6.6数据集:lense.txt 提取码：9wsp1.决策树决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，长方形代表判断模块（decision block），椭圆形代表终止模块（terminating block），表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch），它可以到达另一个判断模块
这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第三章 决策树算法的Python实现代码。1 参考链接机器学习实战2 实现代码2.1 treePlotter.pyimport matplotlib.pyplot as plt
desicionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc='0.8')
leafNode = dict(bo
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2023-06-14 13:57:19
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一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
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2023-09-04 09:57:49
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上一篇对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。
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2023-05-22 23:40:13
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注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
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2023-06-21 09:41:41
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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
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2023-07-31 17:48:32
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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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数据挖掘（三） 决策树1.决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括 3 个步骤: 特征选择、决策树的生成和决策树
这篇文章利用了信息熵计算的东西,先写一个数据划分的东西，先写一个简单的逻辑划分： def splitDataSet(dataSet, axis, value): retDataSet = [] for featVec in dataSet: if featVec[axis] == value: reducedFeatVec = featVec[:ax
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2013-07-01 21:29:00
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1. 简介决策数(Decision Tree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。 算法流程如图： 具体算法可以详见下方参考 有空再做详解 2.代码实现"""
Created on Thu Nov 28 14:01:04 2019
@author: alpha
"""
import numpy as np
from math import log
import op
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2023-10-10 22:18:37
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本文用Python实现了分类决策树，主要实现了ID3、C4.5算法及剪枝。决策树主文件 tree.py# coding: utf-8
from math import log
import json
from plot import createPlot
class DecisionTree():
def __init__(self,criterion = "entrop
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，
在这张图中，树的每个节点代表一个问题或者一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边将问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说就是，为了区分四类动物，我们利用三个特征来构建一个模型。
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2023-08-01 11:48:43
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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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