完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learning algor
人笨, 绘制树形图那里的代码看了几次也没看懂(很多莫名其妙的(全局?)变量), 然后就自己想办法写了个import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
def getTreeDB(mytree):
"""
利用递归获取字典最大深度, 子叶数目
:param m
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2023-09-01 07:57:32
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## 决策边界图在机器学习中的应用
在机器学习中，决策边界是指将不同类别的数据点分开的边界。在分类问题中，理解模型的决策边界对于评估和改进模型性能是至关重要的。本文将介绍如何使用Python生成决策边界图，并提供一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解最基本的机器学习分类器的工作原理。
### 决策边界的概念
决策边界是一个超平面，它可以将特征空间中的数据分为不同的类。一个有效的模型应该能够很
# Python决策树入门
决策树是一种经典的机器学习模型，广泛用于分类和回归问题。它的基本原理是通过对特征的分裂，将数据集划分成不同的子集，从而形成一棵树状结构。本文将介绍如何使用Python构建决策树，并通过代码示例来展示其基本使用方法。
## 决策树的基本概念
决策树由节点（node）、边（edge）和叶子（leaf）组成。每个节点代表一个特征的分裂，每条边代表一个特征值，叶子节点则表
# 使用Python绘制决策树图的完整指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Python绘制决策树图是一个很好的开始。决策树是一种常见的机器学习算法，帮助我们进行分类和回归。下面，我将为你提供实现过程的完整指导。
## 流程概述
首先，让我们查看实现决策树图的具体步骤。我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-18 04:12:13
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1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
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2023-10-04 16:32:40
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1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
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2023-06-20 20:51:34
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1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
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2024-08-17 09:11:56
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DCA(Decision Curve Analysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法，在2006年由AndrewVickers博士创建，我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性，但ROC曲线通常是通过特异度和敏感度来评价，实际临床中我们还应该考虑，假阳性和假阴性对病人带来的影响，因此在DCA曲线中引入了阈概率和净获益的概念。 图片来源文章：Urina
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2024-03-30 21:13:56
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上一节我们学习knn，kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义，而使用决策树处理分类问题，优势就在于数据形式非常容易理解。决策树的算法有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中ID3和C4.5都是基于信息熵的，也是我们今天的学习内容，主要是根据通过信息熵划分数据集，再进入递归构造决策树的过程。1. 信息熵熵最初被用在热力学方面的，由热力学第二定律，熵是用来对一个系统可以达到的状态数的一个度量，
Python是一种广泛应用于各种领域的编程语言，它提供了丰富的库和工具来简化开发过程。在机器学习和数据分析领域，决策树是一种常用的算法，用于分类和预测。在Python中绘制决策树图可以帮助我们更好地理解和展示决策树的结构和过程。在本文中，我将向你介绍如何在Python中绘制决策树图，并提供相应的代码和解释。
## 绘制决策树图的流程
下面是绘制决策树图的整个流程，可以通过表格展示步骤：
|
原创
2024-01-24 09:45:54
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# 用Python输出决策树的图
决策树是一种常见的机器学习模型，主要用于分类和回归任务。它利用树状图的形式展示决策过程，便于理解和可视化。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python构建决策树并输出其图形表示。同时，我们将配以代码示例，帮助读者更好地理解整个过程。
## 决策树的基本概念
决策树由节点和边构成，每个内部节点表示一个特征的测试，每个分支代表测试结果，而每个叶子节点表示一个类别
# Python中的决策树及其可视化
在数据科学和机器学习的领域，决策树是一种非常直观和广泛应用的分类和回归方法。它通过对数据进行分裂，逐步形成一棵树状的结构，让我们可以轻易地理解和解析复杂的数据集。在Python中，使用`sklearn`库可以非常方便地构建决策树模型，并通过图形化手段展示其结构。
## 一、决策树基础
决策树通过一系列的判断条件（节点），对数据进行分类，最终形成叶子节点来
今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。决策树的定义决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if-else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子上买西瓜。水果摊的小贩都是怎么做的
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2024-06-26 22:59:54
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算法原理决策树是一个类似于流程图的树结构，分支节点表示对一个特征进行测试，根据测试结果进行分类，叶节点代表类别 决策树的构造过程实际上就是针对于原有数据集，选取一定的属性测试条件，对原数据集进行不断切分的过程 一旦构造完决策树，那么对于检验记录进行分类就很容易了，因为决策树本身生成的就是一系列规则，因此决策树是生成模型的算法原则上讲，数据集中的所有特征都可以用来分枝，特征上的任意节点又可以自由组合
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2024-06-09 19:13:59
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最近看完了《机器学习实战》和天池直播课堂中的决策树算法，觉得意犹未尽，特别是信息熵部分理解并不透彻，于是又把西瓜书中的决策树看了，略有感悟，希望与大家分享一下，下面我按照自己的理解，尽量用通俗的语言总结记录下决策树算法。1.决策树介绍举个通俗的栗子来解释一下什么是决策树，想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友：女儿：有没有房子？母亲：有。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？ 母亲：不
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2024-08-07 13:22:55
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在软考中，我们经常会遇到各种决策问题，而选择合适的决策方法是解决问题的关键。决策树图法作为一种直观、易懂的决策工具，被广泛应用于各类决策场景。那么，决策树图法究竟适合哪种决策呢？本文将从决策树图法的基本概念出发，探讨其适用场景，并结合软考实际，分析其在软考决策中的应用价值。
首先，我们来了解一下决策树图法的基本概念。决策树图法是一种通过树形图来展示决策过程和可能结果的方法。它将决策问题分解为一系
原创
2024-05-29 14:19:15
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众所周知，scikit-learn作为Python中进行机器学习最常用最重要的一个库，它的CART可视化真的很糟糕（隔壁的R比它不知道高到哪里去了）。举个栗子，使用scikit-learn加上graphviz对泰坦尼克号存活数据进行可视化，你只能得到类似以下这个玩意，这对非数据科学领域的人非常极其的不友好。 玩意 但是如果你用了如下的代码，那么你将得到这样一个一目
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2023-11-29 17:20:32
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决策树在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结果，它的每一个叶节点对应一个分类。构造决策树的核心问题是：在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对于分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的决策树算法如下：ID3算法C4.5算法CART算法其中ID3是最经典的决策树分类算法。ID3算法ID3算法基于信息熵来选择最佳测试属性。它选
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。重要属性与接口：一个属性：feature_importances_ 四个接口：fit，score，apply，predict （由模型得到x或y，在fit形成模型后使用）tree.DecisionTreeClassifier 分
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2023-10-09 15:13:30
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