本文用通俗易懂的方式来讲解分类树中的回归树，并以“一维回归的图像绘制”和“泰坦尼克号幸存者预测”两个例子来说明该算法原理。以下是本文大纲： 1 DecisionTreeRegressor 1.1
重要参数，属性及接口 criterion 1.2 交叉验证 2
实例：一维回归的图像绘制 3
实例：泰坦尼克号幸存
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2024-06-05 22:16:58
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数据分析入门与实战 公众号： weic2c目录1 决策树/判定树(decision tree)2 构造决策树的基本算法：判定顾客对商品购买能力3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力4 完整项目下载回复公众号“决策树”获取。1 决策树/判定树(decision tree)1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中
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2023-11-07 07:32:54
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策，决策树是一种广泛使用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据进行分而治之，把复杂的问题转化为简单的决策序列。一、决策树的介绍对于决策树算法，想一棵树一样有节点与分支，每个节点代表一个特征属性，对应着数据集中的一个特征。每个节点都有一个决策规则，用于判断当前数据样本的特征属性值是否满足要
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2023-11-09 10:46:31
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1、决策树概念官方严谨解释：决策树经典的机器学习算法，是基于树的结构来进行决策的。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。我的理解：就是不断的做“决策”，做出的许多决策形成多个分支，最后变成一个树的形状。如图所示是一个判断用户是否喜欢某电影的决策过程。2、熵信息熵：指系统混乱的程
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2024-01-13 13:00:27
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预备知识：决策树 初识ID3 回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题： （1）数据是怎么分裂的 （2）如何选择分类的属性 （3）什么时候停止分裂 从上述三个问题出发，以实际的例子对
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2023-11-07 13:15:00
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目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码 前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法，属于监督学习；也就是给出一批样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果。算法通过学习这些样本，得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出合适的分类2、样本数据假设现有用户14名，其个
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2023-07-28 16:37:33
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每天学习一点点，开始啦！记录自己的成长史，哈哈哈???导入的路径书写格式：直接复制路径在路径前加字母r,如：pd.read_csv(r'C:\Program Files')；将复制的路径的下划线改为向左的下划线，如：pd.read_csv('C:/Program Files')；基本思路：导入需要用到的库导入数据集，探索数据对数据进行预处理提取标签和特征矩阵，分测试集和训练集导入模型，粗略地看一下
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2024-04-04 06:53:12
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决策树的特点决策树的用途决策树的适用范围数据类型特征可以连续和离散 因变量分类时是离散，回归时是连续算法支持模型树结构特征选择连续值处理缺失值处理剪枝ID3分类多叉树信息增益不支持不支持不支持C4.5分类多叉树信息增益比支持支持支持CART分类，回归二叉树基尼系数，均方差支持支持支持决策树的优点1）简单直观，生成的决策树很直观。 2）基本不需要预处理，不需要提前归一化，处理缺失值。 3）使用决策树
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2024-05-10 16:30:46
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机器学习决策树 Python 制作天气预测模型
在这篇博文中，我们将通过使用机器学习中的决策树算法，开发一个天气预测模型。我们将详细介绍环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用，确保您能够高效地实现这个项目。
## 环境准备
在开始之前，您需要确保拥有适当的软硬件环境。以下是具体要求：
| 组件 | 要求 |
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构建天气决策树代码python的实操记录
在当前科技云集的时代，数据驱动决策已经成为了一种潮流。天气情况在农业、物流和户外活动等多个领域中扮演着重要角色，因此构建针对天气数据的决策树显得尤为重要。随之而来的问题则是如何快速且精确地实现这一功能？这篇博文将详细记录构建天气决策树的全过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优等。
在最初，我们意识到天气决策的重要性，随着时间的推移，各种天气数据的累积，
1、scikit-learn决策树算法库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。本实例采用分类库来做。2、各环境安装我使用的是python3环境
安装scikit-learn：pip3 inst
## 使用决策树预测内容的科普文章
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的预测工具。它通过构建树形结构来进行决策，形成从根节点到叶节点的路径，最终将复杂的问题转化为多个简单的判断。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中使用决策树进行预测，并辅助通过图示帮助理解其工作原理。
### 决策树的基本原理
决策树使用一系列问题的答案作为决策的依据，以逐步划分数据集。每个节点代表一个
原创
2024-08-01 12:10:01
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目录前言一、基本概念1. 决策树回归的原理2. 构建决策树回归模型的步骤3. 决策树回归的优缺点4. 决策树回归的应用场景二、实例前言决策树回归（Decision Tree Regression）是一种常用的机器学习算法，用于预测连续型变量的取值。它基于树结构来对数据进行建模和预测，通过将数据集划分为不同的区域，并在每个区域内预测一个常数值来实现回归任务。在本文中，我将详细介绍决策树回归的原理、构
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2024-06-12 08:54:39
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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
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2023-10-02 20:55:05
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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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一、介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度。模型的计算复杂度较低。决策树的主要缺点：模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。不能很好利用连续型特征。预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果
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2023-10-17 22:40:19
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在这篇博文中，我们将探讨如何利用机器学习中的决策树算法来预测天气情况。这是一个典型的分类问题，旨在帮助我们了解如何通过数据驱动的方法来解析天气变化，做出更为精准的决策。
### 背景描述
在过去的十年里，随着气候变化的加剧和科学技术的发展，天气预测的准确性愈发成为人们关注的焦点。人工智能与机器学习的结合，使得天气预测从传统的方法逐渐转向基于数据的分析。
```mermaid
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机器学习实践
@目录决策树IMDB数据集电影评测分类（二分类问题）1. 数据集讲解：2. 代码实现：a) 取出数据集：b) 数据处理：决策树IMDB数据集电影评测分类（二分类问题）1. 数据集讲解：该数据集是IMDB电影数据集的一个子集，已经划分好了测试集和训练集，训练集包括25000条电影评论，测试集也有25000条，该数据集
决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集D的每一次划分，都希望根据某特种划分之后的各个子集的纯度更高，不确定性更小如何度量划分数据集前后的数据集的纯度以及不确定性呢？答案：特征选择准则常见的决策树算法：ID3、C
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2024-06-19 06:55:58
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决策树要点如下图： 1，CART 算法全称 分类回归树 2，CART 算法其实是一个比较复杂的算法，这里说明一个其简单的形式。 3，CART 算法包括两个步骤：第一步：分裂数据集生成回归树。第二步，为避免过拟合，对回归树进行剪枝处理。 4，CART 算法和决策树ID3算法一样，本质上也是构建一个决策树。它较之ID3算法的不同之处在于：第一，ID3算法每生成一
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2024-04-24 15:37:22
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