上一篇文章用随机森林实现了发欺诈模型的构建，但随机森林隶属于集成学习的一种，属于黑箱算法，为了增强模型的解释性，本篇采用同样的数据适用决策树算法再次构建模型，并输出可视化二叉树形图以及规则文本，并对决策树输出规则文本进行解析，形成sql语句。这样的话决策树每个分支下的客户群规则画像就变得一目了然，并可以使用解析后的sql语句直接运行在数据库。 接上一篇模型验证及之前程序…决策树分类–未剪枝模型训练
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2023-08-02 15:25:09
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机器学习决策树DecisionTree以及python代码实现1.基本算法原理2.选择最优特征进行划分2.1信息增益2.2信息增益率2.3基尼系数4.连续值以及缺失值的处理4.1连续值的处理4.2缺失值的处理5.python代码实现6.决策树的可视化实现7.总结8.回归树及其python实现（2020.11.30更新）8.1回归树的原理8.2 python实现 考虑到以后面试会遇到算法原理的知
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2023-08-11 17:03:45
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决策树（分类）及具体案例操作一、决策树（分类）算法（1）算法原理（类似于“分段函数”）（2）决策树的变量类型（3）量化纯度（4）基本步骤（5）决策树的优缺点二、决策树（分类）具体案例操作（1）导入数据（2）特征选择（3）数据清洗（4）划分训练集测试集（5）利用分类决策树算法建立模型（6）性能评估参考文献： 一、决策树（分类）算法决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答 yes
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2023-08-29 19:06:31
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作者 | 小F决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。下面通过从「译学馆」搬运的两个视频，来简单了解下决策树。最后来实战一波，建立一个简单的决策树模型。/ 01 / 决策树算法本次主要涉及两类决策树，Quinlan系列决策树和CART决策树。前者涉及的算法包括ID3算法、C4.5算法及C5.0算法，后者则是CART算法。前者一系列算法的步
决策树例题经典案例在软考中的应用分析
在软件水平考试中（简称软考），决策树作为一个重要的知识点，经常出现在各类题型中。它不仅是数据分析与机器学习领域的基础工具，也是评估软件项目风险和进行项目决策的有效方法。下面，我们将通过几个经典案例来探讨决策树在软考中的应用。
首先，理解决策树的基本原理是解题的关键。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个判断结果的输
原创
2024-04-24 12:23:09
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决策树(Decision Tree）什么是决策树信息论基础知识决策树Python代码 什么是决策树决策树(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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象
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2024-04-11 06:50:17
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# 如何实现 Python 决策树经典案例
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 实现一个经典的决策树案例。作为一名刚入行的开发者，你将会学习到从数据准备、数据预处理、模型训练到模型评估的全过程。为了更好地理解，下面是整个流程的概览：
| 阶段 | 具体步骤 |
|----------------|----------------
from math import log
import operator
def calcShannonent(dataSet): #计算数据的熵（entropy）
numEntries = len(dataSet) #数据条数
labelCounts = {}
for featVe
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2024-06-10 09:24:03
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在开通博客将近四个月，深深的感觉到了自己四个月的进化，从基本的代码操作，到数据整合，到统计画图，再到网络提取和机器学习，有一种浅浅的成就感。推荐两本书，第一本书偏向于通俗讲解，第二本书偏向于实例，分别是《机器学习与R语言》和《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》，第一本书通俗易懂，适合没有基础的同学，比如我，第二本适合有了基础去进行案例分析的，可以先看第一本，然后在研究第二本。机器学习这个概念很大
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2024-09-23 09:08:18
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【题目1】表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。【要求】1.画出完整决策树；2.预测测试1用例的发芽情况；3.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。表1 豌豆种子在不同环境下发芽情况数据表编号形状颜色大小土壤
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2024-01-09 17:21:44
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GBDT 是一种 Boosting 类型的决策树，即在算法产生的众多树中，前一棵树的错误决定了后一棵树的生成。我们先从最为简单的例子开始，一起来学习 GBDT 是如何构造的，然后结合理论知识，对算法的每个细节进行剖析，力求由浅入深的掌握该算法。我们的极简数据集由以下 3 条数据构成，使用它们来介绍 GBDT 的原理是再好不过了，假设我们用这些数据来构造一个 GBDT 模型，该模型的功能是：通过身高
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2024-01-02 18:22:30
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1、3种最常见的决策树：CART分类回归树(classification and regression tree)（一棵二叉树）。每个节点采用二分法(与C4.5最大的区别，c4.5可以有很多分支)；用Gini Ratio作为衡量指标，如果分散指标程度很高的说明数据有很多类别。C4.5。最新有5.0版本；先建完整的决策树；使用自定义的错误率（Predicted
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2024-04-17 07:53:35
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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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决策树是种可视化的模型，可做分类也可做回归。概念内容详看前章，本文讲如何python 实现。回顾一下比如我知道一组人的信息：年龄、是否有工作、是否有房贷…这叫特征值，现在再来一些人，这时我想能否贷款给他。我该怎么做呢，就可以用决策树模型实现。左边是数据，右边是树。当然这棵树没有把全部的特征向量放进去只是示意了一下。 &nb
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2023-06-29 15:13:26
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决策树的划分依据之一是信息增益的大小对于下面这个例子，使用ID3算法，ID3：使用信息增益g(D,A)进行特征选择 一个特征的信息增益(或信息增益率，或基尼系数)越大，表明特征对样本的熵的减少能力更强，这个特征使得数据由不确定性到确定性的能力越强下面就以一个经典的打网球的例子来说明如何构建决策树。我们今天是否去打网球（play）主要由天气（outlook）、温度（temperature）
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2023-09-09 02:05:22
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数据：14天打球情况
特征：4种环境变化，outlook观察，temperature温度，humidity湿度，windy刮风
目标：构造决策树
根据四种特征决策play
划分方式：4种
问题：谁当根节点呢？
依据：信息增益
在历史数据中（14天）有9天打球，5天不打球，所以此时的熵应为：
关于log的底，选取什么都可以，但是要统一
4个特征逐一分析，先从outlook特征开始
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2024-04-08 00:00:31
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这几期和大家聊聊使用Python进行机器学习题外话：之前一期“ scrapy抓取当当网82万册图书数据 ” 的 Github 链接Python拥有强大的第三方库，使用Python进行科学计算和机器学习同样需要先配置运行环境。这里我们需要安装Anaconda，官方给出的下载链接太慢，而且经常下载到一半卡死，这里我提供我下载好的Numpy：提供数组支持，以及相应的高效处理函数；Scipy：提供矩阵支持
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2023-08-17 16:26:39
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作业二：决策树算法表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。1.画出完整决策树；2.预测测试1用例的发芽情况；3.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。表1 豌豆种子在不同环境下发芽情况数据表编号形状颜色大小土壤
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2024-06-15 21:16:40
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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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