一、数据，并要先one-hot多分类标签from sklearn.preprocessing import label_binarize
y_test = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4])
n_classes = y_test.shape[1] # 几分类（我这里是5分类）二、构建模型，注意OVR类的使用（OneVsRestClas
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2023-07-31 10:27:47
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## 决策树 ROC 曲线与 Python
### 1. 决策树简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一个树状的模型来进行决策。决策树的每个节点代表一个特征，根据这个特征将数据集划分为不同的子集。通过递归地划分数据集，并根据特征进行决策，最终生成一个树状的模型。
决策树的优点是易于理解和解释，可以处理离散型和连续型特征，可以处理多分类问题，还能够处理缺失值。然而，决策树容易产生过拟
原创
2023-08-28 06:47:30
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决策树的使用决策树是一种基于数据训练的机器学习方法，根据训练数据和训练特征集，找到特征集与数据类别的关联，生成if-else型的判断条件树。决策树具有训练简单、结果易于解读的优点，是一种非常常见的机器学习训练方法。以下应该用python中的机器学习库scikit-learn使用决策树的基本方法。决策树基本用法决策树创建from sklearn.tree import DecisionTreeCla
本方法来自论文：Learning Decision Trees Using the Area Under the ROC Curve以下仅作为个人的一些理解，如有谬误，忘不吝赐教。 该方法可普遍用于两个classes，多个leaves的决策树。 论文第二部分主要告诉我们如何寻找最优决策树的labellings，并且通过这个最优的labellings可以直接画出简化后的决策树的ROC，而不用寻找所有
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2023-11-14 22:34:07
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文章目录1. 决策树概述2. 理论分析2.1 特征选择2.1 1 熵&条件熵2.1.2 信息增益2.1.3 信息增益比2.2 决策树的生成2.2.1 ID3算法2.2.2 C4.5算法2.2.3 决策树的修剪3. python实现3.1 数据集3.2 python代码3.3 运行结果 1. 决策树概述决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，在分类问题中，表示基于特
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2023-09-05 10:01:02
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源代码在github（https://github.com/fansking/Machine/blob/master/Machine/trees.py） 里 某一事物有多种属性，但是很多属性并不决定它是否为这一事物的。比如说有的猫是有毛的，有的猫是无毛的，所有没有毛并不能决定是不是猫。那么对于如此之多的属性，我们如何从这里挑选出一个或多个属性来作为决定性因素呢。这里就要介绍信息增益和熵的概念了。
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2024-07-10 05:38:05
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在机器学习领域，决策树是一种重要的分类和回归算法，其主要优点在于可解释性强和处理缺失值的能力。然而，当涉及到模型性能评估时，我们通常会借用ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线来理解模型在各个阈值下的表现。本篇博文将记录下在使用 Python 实现决策树并评估其 ROC 性能的过程，旨在以轻松的语气分享可能遇到的挑战和解决方案。
### 背景定位
在数据
决策树模型的ROC曲线是评估模型性能的重要工具，特别是在二分类问题中。本文将详细记录如何使用R语言来绘制决策树模型的ROC曲线，内容涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。以下是内容详细分解。
### 环境预检
在开始构建决策树模型并绘制ROC曲线之前，需要确保以下硬件和软件环境是兼容的。我们将通过四象限图分析环境兼容性，并在下面列出硬件配置表格。
```mermai
决策树调参记录一下决策树调参，在所有模型进行调参前，都应该熟悉算法的思路流程，这样才能进行更好的调参。 决策树分为回归树和分类树，回归树与分类树在Python的sklearn中分别对应着两个不同的函数，其中回归树为：DecisionTreeRegressor 分类树为：DecisionTreeClassifier。 虽然说函数名字不同，但是这两个函数的参数其实大差不大。参数名含义criterion
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2023-08-03 13:18:16
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# R语言实现决策树的ROC曲线
决策树是一种广泛应用于分类和回归分析的模型。在数据科学领域，评估模型的性能是非常重要的一步，其中 ROC（接收器操作特征）曲线是评估分类模型性能的常用工具。本文将通过一个具体的示例，讲解如何在 R 语言中使用决策树生成 ROC 曲线，并且展示包含模型性能的饼状图。
## 1. 安装必要的包
在开始之前，请确保您已安装 `rpart`, `pROC`, `gg
目录前言信息熵决策树ID3算法决策树ID3算法缺点决策树C4.5算法决策树C4.5算法缺点CART分类树算法CART分类树算法缺点决策树优缺点总结优点缺点面试问题 前言决策树既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。信息熵熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。具体的，随机变量X的熵的表达式如下： 多个个变量的联合熵，这里给出两个变量X和Y的联合熵
决策树算法
决策树的创建
创建决策树的问题可以用递归的形式表示：
1、首先选择一个属性放置在根节点，为每一个可能的属性值产生一个分支：将样本拆分为多个子集，一个子集对应一种属性值；
2、在每一个分支上递归地重复这个过程，选出真正达到这个分支的实例；
3、如果在一个节点上的所有实例拥有相同的类别，停止该部分树的扩展。
问题：对于给定样
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2024-04-26 19:27:55
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本文通过示例介绍R实现CART(classification and regression tree)过程。当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。分类回归CART(classification and regression tree)方法使用一组预测变量构建决策树，用来预测响应变量。响应变量是连
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2023-06-25 13:59:25
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本教程已纳入面向开发者的机器学习这一学习路径。简介在本教程中，我们将介绍解决基于回归的机器学习问题的基础知识，并对当前最流行的一些算法进行比较研究。设置注册或登录。从 Try IBM Watson 页面登录到您的 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。创建一个空白项目。单击 Create a project 或 New project。选择 Create an empty p
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2024-08-12 16:27:52
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决策树决策树一一种基本的分类与回归的算法。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，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上的条件概率分布。主要的优点是:模型具有可读性，分类速度快，学习数据时，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型，预测时，对性的数据利用建立的决策树模型进行分类。 决策树学习通常包括3个步骤：特征的选择、决策树生成，决策树的修剪决
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2024-09-10 08:43:59
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决策树是建立在信息论基础之上，对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是，通过一批已知的训练数据建立一棵决策树，然后利用建好的决策树，对数据进行预测。决策树的建立过程可以看成是数据规则的生成过程。由于基于决策树的分类方法结构简单，本身就是人们能够理解的规则。其次，决策树方法计算复杂度不大，分类效率高，能够处理大数据量的训练集；最后，决策树方法的分类精度较高，对噪声数
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2024-09-05 17:53:21
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这几天在看决策树算法，发现这算法在实际的应用中使用挺多的。所以想总结一下： 这里给出一些我觉得比较好的博客链接： http://blog.jobbole.com/86443/ 通俗易懂，同时也讲了一些决策树算法：如ID3、C4.5之类的。以及建立完完整的决策树之后，为了防止过拟合而进行的剪枝的操作。 决策树算法介绍及应用：http://blog.jobbole.com/89072/ 这篇博文写的非
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2024-06-19 15:17:43
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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 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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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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