决策树是机器学习中一种基本的分类和回归算法，是依托于策略抉择而建立起来的树。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快，易于理解。决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及有Breiman等人在1984年提出的CART算法。1.什么是决策树决策树简单来说就是带有判决规则（if-then）的一种树，可以依据树中的判决规则来预测未知样本的类别和值。
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2024-02-09 15:54:00
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（一）认识决策树1、决策树分类原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工
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2023-11-13 16:34:38
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机器学习1. 决策树1.1 原理1.2 sklearn实现 1. 决策树1.1 原理决策树(Decision Trees)是一种用于分类或回归任务的无参数学习方法，其基于树形结构从数据特征中学习对应决策规则(特征选择)用于分类或预测目标值假设对于博客是否需要及时阅读建立决策树模型，如图：叶子节点为最终的分类或预测结果非叶子节点为对应的决策规则(特征/属性)决策树的学习包含三个步骤：①特征选择；②
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2024-05-05 07:05:10
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一、回归决策树的介绍1.什么是回归决策树回归决策树（Regression Decision Tree）是一种决策树算法，用于解决回归问题。与传统的分类决策树不同，回归决策树的目标是预测连续数值型的输出，而不是离散的类别标签。2.原理概述数据集准备：首先，需要准备训练数据集，包括输入特征和对应的输出值。每个样本都有一组特征值和一个连续数值型的输出。特征选择：选择最佳的特征来划分数据集。常用的划分准则
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2023-08-21 10:45:59
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1、概念决策树是一种常见的机器学习方法，可以解决分类问题（二分类、多分类）、回归问题一般的，一棵树包含一个根节点，若干个内部节点、叶子节点，每一个叶子节点代表决策的结果，从根节点到每个叶子节点的路径对应了一条判定的策略。树的生成过程就是决策过程，这个过程是递归的，出现以下三种情况后递归会结束：1）当前节点的样本属于同一个类别2）当前节点样本集为空3）当前节点属性集为空或所有样本在属性上取值相同2、
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2024-04-26 11:08:24
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一、决策树是什么？决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一种自上而下的递归分割方法，通过对特征空间的递归划分来构建一个树形模型，用于进行预测和决策。在决策树中，每个内部节点表示对某个特征的测试，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点表示一个类别标签或一个回归值。决策树的构建过程是通过对特征空间进行递归划分，使得每个叶节点包含尽可能纯的样本（分类问题）或使得每个叶节
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2024-06-13 23:09:42
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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
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2024-05-29 21:39:40
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此文参考了 以及周志华老师的《机器学习》决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它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。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。如果对于第
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2024-08-11 17:31:22
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决策树的核心算法ID3：特征选择方法：信息增益。C4.5：特征选择方法：信息增益比。CART：对于分类树，特征选择方法是基尼指数；对于回归树使用平方误差最小化准则。决策树学习过程特征选择决策树生成: 递归结构，选择最优特征，对训练数据进行分割, 对应于模型的局部最优决策树剪枝: 缩小树结构规模, 缓解过拟合, 对应于模型的全局选择决策树的类别1.分类树 (Classification Tree)原
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2024-02-23 21:38:20
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文章目录一、理论篇1、概述2、基本流程3、划分选择3.1、信息熵和信息增益3.2、增益率3.3、基尼指数3.4、ID3，C4.5，CART三种算法的对比4、剪枝处理5、连续值处理6、缺失值处理 一、理论篇1、概述决策树是一种常见的分类模型，也可用于回归模型，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。例如在
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2024-06-02 16:54:53
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决策树1 什么是决策树生活中我们经常会遇到需要进行决策的事情，而在得到最终决定的过程中，我们通过一些策略或方法来进行判断，并不断思考，最终得到一个判断或结论。决策树是一种树形结构，可以把我们进行决策的过程直观表示出来。从根结点出发，自上而下，对样本数据进行分类，其中内部结点表示一个特征或属性，叶结点代表着最终样本被归到的某一个类别。1.1 栗子假设HR筛选简历以年龄(中年、青年)、学历(本科、研究
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2024-04-28 16:47:40
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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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决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn import tree #导入需要的模块
clf =
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2023-07-25 14:16:12
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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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前言决策树（Decision Tree）是一种基于树结构进行决策分析的算法，可以用于分类和回归问题。我们将从多个方面介绍机器学习决策树，包括决策树原理、算法分析、简单案例。一、原理决策树的基本原理是将数据集分成不同的类别或回归值，通过构建树形结构的模型进行预测。决策树模型由节点和边组成，每个节点表示一个属性或特征，每条边表示一个属性或特征的取值。决策树的根节点表示最重要的特征，其余节点表示次要的特
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2024-05-31 17:48:00
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目录 决策树算法关键 特征维度&判别条件 决策树算法：选择决策条件 纯度的概念 信息增益 增益率： 基尼指数： 纯度度量方87%
原创
2023-11-03 14:23:01
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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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决策树算法的优点： 1：理解和解释起来简单，且决策树模型可以想象2：需要准备的数据量不大，而其他的技术往往需要很大的数据集，需要创建虚拟变量，去除不完整的数据，但是该算法对于丢失的数据不能进行准确的预测3：决策树算法的时间复杂度(即预测数据)是用于训练决策树的数据点的对数4：能够处理数字和数据的类别（需要做相应的转变），而其他算法分析的数据集往往是只有一种类型的变量5：能够处理多输出的问题6：使用
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2024-05-28 14:31:29
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一、CART决策树模型概述（Classification And Regression Trees）决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分，树的构建可以看成是变量（属性）选择的过程，内部节点表示树选择那几个变量（属性）作为划分，每棵树的叶节点表示为一个类的标号，树的最顶层为根节点。通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树算法属于有指导的学
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2024-05-29 20:26:43
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