决策树理解：所谓决策树，就是根据树结构来进行决策。 举个例子，小明的妈妈去上海人民公园相亲角为儿子物色相亲对象，广场上数百名适婚年龄男女的家长自发来到这里，手里拿着自家孩子的基本资料。小明妈为了选到一个理想的儿媳妇，在看到其他人手中的基本资料后，根据自己内心中各项情况的重要程度（从高到低分别是性别，学历，颜值，房子），依次进行判断：性别是否是女孩子？ &n
转载
2023-06-29 20:58:54
131阅读
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
转载
2023-08-29 19:07:15
297阅读
决策树我们将学习一种更流行的机器学习算法——决策树，我们将使用此算法从患者的历史数据以及他们对不同药物的反应大数据中，用训练过的决策树来构建分类模型预测未知患者的类别，或者说为新患者找到合适的药物。导入以下包numpy (as np)pandasDecisionTreeClassifier from sklearn.treeimport sys
import numpy as np
import
转载
2023-09-21 11:42:28
97阅读
前面提到，sklearn中的tree模组有DecisionTreeClassifier与DecisionTreeRegressor，前者我们已经详细讨论过了其原理与代码，本文则承接前文的思路，结合具体代码分析回归树的原理。1 Regression Tree基本概念 相较于分类任务，回归任务的标签是连续的值，所以，我们的目标是利用数据训练出一个
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
转载
2023-05-24 16:07:28
358阅读
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
转载
2023-06-29 15:13:26
344阅读
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）
转载
2023-09-09 02:05:22
136阅读
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的修剪。2、决策树 场景场景1：一个
转载
2024-02-12 13:45:28
50阅读
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
转载
2024-04-28 16:58:43
43阅读
本文介绍机器学习中决策树算法的python实现过程 共介绍两类方法： （1）亲手实习Python ID3决策树经典算法 （2）利用sklearn库实现决策树算法 关于决策树的原理，指路：机器学习 第四章决策树 文章目录（一）ID3决策树 Python实现（二）sklearn库决策树模型的应用 （一）ID3决策树 Python实现ID3决策树算法采用“最大化信息增益准则”。在树的构建过程中，采用了递
转载
2023-07-29 15:38:30
133阅读
背景与原理：决策树算法是在各种已知情况发生概率的基础上通过构成决策树来求某一事件发生概率的算法，由于这个过程画成图解之后很像一棵树形结构，因此我们把这个算法称为决策树。而在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表对象属性和对象值之间的一种映射，一棵决策树的每个内部节点会处理数据的某个维度对应的变量，根据这个变量的取值向下进行分支，直到走到叶节点，每个叶节点代表输入对应的一个最终输出。决策树生成算法有
转载
2023-06-13 19:58:10
191阅读
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
转载
2023-06-14 13:57:19
302阅读
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
转载
2023-08-17 16:26:39
112阅读
Python机器学习日记8：决策树一、书目与章节二、决策树1. 构造决策树2. 控制决策树的复杂度3. 分析决策树4. 树的特征重要性 一、书目与章节 拜读的是这本《Python机器学习基础教程》，本文选自第2章“监督学习”第3节“监督学习算法中的决策树。本书全部代码：https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python二、决策树应
转载
2023-10-10 22:00:51
152阅读
python构建决策树代码 python决策树案例
转载
2023-05-29 23:24:06
0阅读
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
转载
2024-08-17 09:11:56
94阅读
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
转载
2023-10-31 23:35:26
153阅读
1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
转载
2023-06-20 20:51:34
315阅读
# -*- coding: utf-8 -*-
#导入数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'E:\Python\machine learning\own\decision_tree\test.csv')
X = data.ix[:,0:4].values
y = data.ix[:,4].values
#设置待选的参数
from
转载
2023-06-27 11:10:42
194阅读
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
