Python机器学习之-决策树篇决策树作为机器学习常用算法，更是作为集成学习的基础，不可谓不重要，在这里简单介绍决策树的原理及应用一：决策树原理顾名思义决策树是一个树状结构（由于算法的不同也决定了是二叉树还是多叉树，后面会详细描述），从根节点走向叶子节点，实际上决策树就相当于是if-else，便于理解，下图形象的展示了决策树的学习过程，从上到下的节点顺序代表了特征对结果的重要性顺序二：决策树的三种
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2024-03-04 17:00:39
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1,决策树概念简介 不同的算法模型适合于不同类型的数据。首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。 决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能
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2024-01-15 08:48:43
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机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也
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2024-07-25 09:55:02
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一、决策树不同算法信息指标：发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart;相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少，就会导致信息增益很大的情况，但是这个特征和结果之间并没有很大的相关性。所以这个特征就不是我们最终想优先决策的特征【这是ID3以信息增益作为指标的一个bug】，为了解决这个问题，引出信息增益率的概念，对应基于
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2023-11-20 11:40:20
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 简单说就是依据熵值计算，不断地做出选择，直到获得最终结果（熵值为0或者在设定的某个
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2023-10-19 14:11:00
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决策树用途&组成构造算法1. 特征选择metricID3：信息增益定义使用场景例子缺点C4.5: 信息增益比定义连续数值特征的处理（转化为二分类寻找阈值的问题）解决过拟合问题：剪枝问题CART(Classification And Regression Tree):定义使用场景后剪枝：基于代价复杂度优劣总结比较算法分析适用场景问题过拟合类别不均衡实现 用途&组成决策树是一个监督学
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2024-01-08 12:31:33
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一、概述：1、信息熵： 公式：H[x] = -∑p(x)log2p(x) 不确定性越大，信息熵越大2、决策树评价： 优点：小规模数据集有效 缺点：处理连续变量不好；类别较多时，错误增加的比较快；不能处理大量数据二、决策树生成算法：1、ID3算法： 选择最大化信息增益来对结点进行划分。缺点：偏向于具有大量值的属性，在训练集中，某个属性所取的不同值的个数越多，那么越有可能拿它来作为分裂属性。 比如一个
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2023-09-20 11:12:12
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如图，为使用到的公式，信息熵表明样本的混乱程度，增益表示熵减少了，即样本开始分类，增益率是为了平衡增益准则对可取值较多的属性的偏好，同时增益率带来了对可取值偏小的属性的偏好，实际中，先用增益进行筛选，选取大于增益平均值的，然后再选取其中增益率最高的。以下代码纯粹手写，未参考其他人代码，如果问题，请不吝赐教。1，计算信息熵的函数import numpy as np
# 计算信息熵
# data:li
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2024-04-07 08:57:55
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面向初学者的10行python代码，用于构建决策树并将其可视化 > Photo by Jessica Lewis on Unsplash 二十个问题是一款游戏，从本质上讲，您可以通过问20个"是/否"问题来猜测答案。 决策树是一种基于相同原理的算法。 它是一种机器学习方法，可让您根据一系列问题来确定所讨论对象属于哪个类别。Prateek Karkare的一篇非常不错的文章阐述了该算
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2023-12-27 11:12:05
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首先，树模型参数有：1. criterion gini or entopy
2. splitter best or random 前者是在所有特征中找到最好切分点，后者是在部分特征中(数据量比较大时）
3. max_features None(所有) log2,sqrt,N特征小于50时一般使用所有特征
4. max_depth 数据少或特征少的时候可以不管这个值，如果模型样本量、特征多的情况下，
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2023-08-29 19:05:09
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# 使用Python决策树求准确率的方案
在数据科学与机器学习的社区中，决策树广泛应用于分类和回归问题。决策树模型有助于处理复杂的数据集，并且其可解释性也使得结果易于理解。本文将以一个具体的分类问题为例，演示如何使用Python的决策树求准确率，并给出完整的代码示例。
## 问题背景
假设我们有一个关于鸢尾花数据集（Iris dataset），该数据集包含了多种鸢尾花的特征和种类。我们将使用
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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在Python中使用Matplotlib注解绘制树形图本节将学习如何编写代码绘制如下图所示的决策树。1、Matplotlib注解 Matplotlib提供了一个注解工具annotations，非常有用，可以在数据图形上添加文本注释。注解通常用于解释数据的内容。#使用文本注解绘制树节点
import matplotlib.pyplot as plt
#定义文本框和箭头格式
decisionNode
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2023-06-16 09:31:26
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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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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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继续跟着白皮书学习，对上面的代码做了不少改动，现在能正确绘制了。先不谈决策树的算法，现在仅仅是依据字典表示树来绘制决策树的图形。go.py引导脚本。#!/usr/local/bin/python3.5
import treePlot
myTree0=treePlot.getTstTree(0)
myTree1=treePlot.getTstTree(1)
myTree0['no surfacing
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2023-11-22 23:28:37
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目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较 算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。在分类过程中，可以看作if-then规则的集合，也可以看作是特征空间与类空间上的条件概论分布。决策树学习，包括三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝，利用训练数据，根据损失函数最小化原则构建树
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2023-08-11 17:04:31
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文章目录一、概述二、决策树的构建准备工作1.特征选择1.1 香农熵及计算函数1.2 信息增益2. 数据集最佳切分函数3. 按照给定列切分数据集三、递归构建决策树1. ID3算法2. 编写代码构建决策树四、决策树的存储五、使用决策树执行分类 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
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2024-02-04 20:52:01
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决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于，k近邻是没有训练过程的，而决策树是通过对训练数据进行分析，从而构造决策树，通过决策树来对测试数据进行分类，同样是属于监督学习的范畴。决策树的结果类似如下图：图中方形方框代表叶节点，带圆边的方框代表决策节点，决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类。那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢？这里涉及要信息论中一个
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2023-11-30 06:27:09
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