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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决策树算法原理及基于numpy的代码实现1. 基本原理2. 决策树的构造方法2.1 信息的不纯度2.1.1 信息熵的计算2.1.2 信息增益（Information Gain - ID3）2.1.2 信息增益率（Information Gain Ratio - C4.5）2.1.3 基尼系数（Gini Index - CART）2.2 特征的最佳切分点2.2.1 离散型变量的最佳切分点划分2.2
前言本文思路来源于 How To Implement The Decision Tree Algorithm From Scratch In Python
H
o
1.决策树概念：
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法 构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1 信源熵的概念 考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望
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2023-09-01 22:44:31
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文章目录trees.pytreePlotter.py trees.py#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import operator
from math import log
import treePlotter as dtPlot
from collections import Counter
def createDataSet():
dataSe
什么是剪枝？ 剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 为甚么要剪枝？ 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树，有可能出现过拟合的情况，决策树越复杂，过拟合的程度会越高。 考虑极端的情况，如果我们令所有的叶子节点都只含有一个
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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文章目录一、直观理解决策树二、熵的作用三、信息增益四、决策树构造实例4.1 问题描述4.2 根节点构造五、信息增益率和GINI系数5.1 信息增益存在的问题5.2 信息增益率5.3 GINI系数六、连续值特征划分七、剪枝方法（预剪枝和后剪枝）八、回归问题预测思路九、Python代码实现决策树9.1 导入所需要的库9.2 构建数据集9.3 函数编写9.4 测试算法效果十、SkLearn库实现决策树
引言朴决策树的原理可以参考我的另一篇采用红酒的数据进行建模，并绘制分类图tree.DecisionTreeClassifier 分类决策树函数原型：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(
criterion="gini",
splitter="best",
max_depth=None,
min_samples_split=2,
min_samples_leaf=
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2023-08-16 16:32:59
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1.定义数据结构根据决策树的形状，我将决策树的数据结构定义如下。lastFeatureValue表示经过某个特征值的筛选到达的节点，featureName表示答案或者信息增益最大的特征。childrenNodeList表示经过这个特征的若干个值分类后得到的几个节点。public class Node
{
/**
* 到达此节点的特征值
*/
public Str
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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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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本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。本章继续非参数的方法——决策树。决策树方法很早就成熟了，因为它直观便捷，和计算机的一些底层逻辑结构很像，一直都有广泛的应用。其最早有ID3、C4.5、C5.0、CART等等。但其实都大同小异，损失函数不一样而已，还有分裂节点个数不一样。CRAT算法是二叉树，数学本质就是切割样本取值空间。因此决策树的决策边界
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2023-08-11 15:32:59
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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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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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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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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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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包对于语音识别模块，假设项目组根据过去经验得到如下表信息（单位：万元）；
请应用决策树分析技术，分别计算自研和外包的期望货币价值，并判断项目组选择外包方式是否正确。【来源：2021年上半年信息系统项目管理师《案例分析》真题】
案例
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2023-08-08 21:10:33
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说明：每个样本都会装入Data样本对象，决策树生成算法接收的是一个Array<Data>样本列表，所以构建测试数据时也要符合格式，最后生成的决策树是树的根节点，通过里面提供的showTree()方法可查看整个树结构，下面奉上源码。 Data.java package ai.tree.data;
import java.util.HashMap;
/**
* 样本类
我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于 AI 慕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策树，决策连续型值的叫
