目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较 算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。在分类过程中，可以看作if-then规则的集合，也可以看作是特征空间与类空间上的条件概论分布。决策树学习，包括三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝，利用训练数据，根据损失函数最小化原则构建树
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2023-08-11 17:04:31
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学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法，因为它的运算速度快，准确性高，方便理解，可以处理连续或种类的字段，并且适合高维的数据而被人们喜爱，而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库，也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的，那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢，下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参
算法二：决策树算法 决策树定义 决策树模型是基于特征对实例进行分类的树形结构。由结点和有向边组成。结点包括内部结点和叶节点，内部结点为特征或属性，叶子节点表示一个类。【优点】模型具有可读性，分类速度快。 以鸢尾花为例，观察上图，我们判决鸢尾花的思考过程可以这么来描述：花瓣的长度小于2.4cm的是setosa(图中绿色的分类)，长度大于1cm的呢?我们通过宽度来
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2023-08-15 16:44:13
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一、决策树概述1.决策树的概念： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。如：上图中长方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块中引出的箭头是分支，它可
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2023-11-09 06:48:41
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# R语言分类决策树分析结果的方案
决策树是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。它能够通过树形结构来表达决策过程，并且易于可视化和理解。本文将以一个具体案例，向您展示如何在R语言中构建分类决策树，并分析结果。最后，我们将用状态图和流程图来说明整个分析过程。
## 案例背景
假设我们想要预测客户是否会购买某个产品。我们收集了以下变量进行分析：
- `年龄`（Age）: 客户的年龄
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众所周知，scikit-learn作为Python中进行机器学习最常用最重要的一个库，它的CART可视化真的很糟糕（隔壁的R比它不知道高到哪里去了）。举个栗子，使用scikit-learn加上graphviz对泰坦尼克号存活数据进行可视化，你只能得到类似以下这个玩意，这对非数据科学领域的人非常极其的不友好。 玩意 但是如果你用了如下的代码，那么你将得到这样一个一目
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2023-11-29 17:20:32
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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。重要属性与接口：一个属性：feature_importances_ 四个接口：fit，score，apply，predict （由模型得到x或y，在fit形成模型后使用）tree.DecisionTreeClassifier 分
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2023-10-09 15:13:30
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通俗讲解决策树算法一、算法概述二、划分选择2.1 ID3决策树算法与信息增益信息熵信息增益2.2 C4.5算法与信息增益率增益率2.3 CART决策树算法与基尼指数三、 剪枝处理预剪枝后剪枝四、连续值处理二分法五、python代码实现5.1 创建数据集。5.2 计算数据集的信息熵（香农熵）5.2.1 辅助函数，统计样本中不同类别的数目5.2.2 计算信息熵5.3 根据属性对数据集进行分割5.3.
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2023-08-14 16:55:20
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决策树(Decision Tree)：Tree-Based方法用于多元数据的分类和回归。决策树点是再现了人类做决策的过程，树可以图形化显示，很容易解释。但是树的分类和回归准确度比不上其他分类和绘图模型。决策树是随机森林、boosting等组合方法的基本组件，组合大量的树通常会显著提高模型的预测准确度，但会损失一些解释性。定性与定量变量均可用于Tree-Based方法。tree\rpart\mvpa
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2024-05-04 16:31:25
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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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决策树基于时间的各个判断条件，由各个节点组成，类似一颗树从树的顶端，然后分支，再分支，每个节点由响的因素组成决策树有两个阶段，构造和剪枝构造： 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造，通常有三种节点1. 根节点：就是树的最顶端，最开始那个节点 （选择哪些属性作为根节点）2. 内部节点： 就是树中间的那些节点 （选择哪些属性作为子节点）3. 叶节点： 就是树最底部的节点，也就是决策
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2024-10-12 18:09:41
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决策树的生成（该函数是一个递归的过程）CreateTree输入：数据集、特征 输出：字典型数据——决策树 a、判断是否满足停止划分的条件 若当前数据集的属性值为空，则投票表决当前样本中最多的类别 若当前所有的样本类别相同，则返回当前数据的类别。b、寻找当前数据的最佳划分特征 c、将最佳特征作为关键字，保存到字典中 d、从当前的
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2023-09-01 12:01:48
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# 使用Python决策树可视化项目方案
## 引言
在数据科学与机器学习的领域，决策树模型因其易于理解和可解释性强而受到广泛应用。通过可视化决策树的结构，用户能够直观地了解决策的依据和过程。本文将介绍一个使用Python的决策树可视化项目方案，并包含示例代码以及图表展示。
## 项目目标
本项目的目标是：
1. 利用Python中的Scikit-learn库构建决策树模型。
2. 使用
原创
2024-09-02 05:06:12
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继上一期说完如何选择最优划分属性的原理，这期主要说说划分数据的Python实现1. 划分数据集def splitDataSet (dataSet, divFeat, value)
copyDataSet = []
for featVec in dataSet :
if featVec[divFeat] == value :
reducedFeatVe
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2024-03-05 09:41:59
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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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1、介绍决策树(decision tree)，每个分支都是需要通过条件判断进行划分的树，解决分类和回归问题的方法。策略 正则化的极大似然函数。 此外，从所有可能的决策树选取最优决策树是NP完全问题，实际中学习算法采用启发式方法，近似解决最优化问题。学习算法三要素： 特征选择、决策树生成、剪枝。决策树可看作 if-then 规则的集合。把决策树看作对特征空间的划分，那么它表示了给定特征条件下类的条件
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2024-04-21 12:59:12
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1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
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2024-08-17 09:11:56
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# Python决策树结果输出方案
## 引言
决策树是一种常用的机器学习模型，适合用于分类和回归任务。其结构清晰、易于理解以及便于可视化等优点使得其成为许多数据分析场景的优选。然而，仅仅构建决策树并不足够，还需要有效地输出模型的结果，以便于后续的分析、解释和决策支持。本文将详细介绍如何在Python中构建决策树并输出结果。
## 方案概述
本文将使用`sklearn`库来实现决策树，并通
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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机器学习决策树图该怎么看
在进行机器学习模型的训练与优化过程中，决策树是一个非常重要的算法。然而，很多初学者对于决策树的可视化理解起来比较困难，导致在实际应用中对模型的决策逻辑感到困惑。这不仅限制了他们对模型的信任度，也影响了算法调优的效果。因此，理解和解析机器学习决策树图，对于开发和应用机器学习模型来说至关重要。
> **业务影响分析**
> 随着机器学习应用的普及，企业在数据驱动决策中
