数据挖掘之决策树归纳算法的Python实现引自百度：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。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决策树的算法原理：(1)通过把实例从根节点开始进行排列到某个叶子节点来进行分类的。(2)叶子节点即为实例所属的分类的，树上的每个节点说明了实例的属性。(
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2024-05-28 15:21:57
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python机器学习之决策树（decision tree）
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2023-06-02 06:30:56
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## 决策树与Python
决策树是一种非常常见且强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。在Python中，有几个决策树库函数可供使用，这些库函数提供了开箱即用的功能，使我们能够轻松构建和训练决策树模型。
本文将介绍几个常用的Python决策树库函数，包括scikit-learn、XGBoost和LightGBM，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解和使用这些函数。
### scikit
原创
2023-08-17 12:16:44
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python构建决策树代码 python决策树案例
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2023-05-29 23:24:06
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信息熵：生活中的所见所闻，都接触到许许多多的信息，有的信息对我们有用，有的无用。
原创
2023-01-27 12:26:53
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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。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各 种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 几乎所有决策树有关的模型调整方法，都围绕这两个问题展开。这两个问题背后的原理十分复杂，我们会
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2023-08-18 15:45:53
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决策树优点：模型具有可读性、分类速度快。决策树的学习包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树剪枝。1 决策树模型与学习决策树的学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。损失函数通常是正则化的极大似然函数。决策树学习 的算法通常是一个递归地选择最有特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程。这一过程对应着特征空间的划分，也对应着决策树的构建。开始，构建根节
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2023-09-18 19:50:05
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实验环境python 3.6.5jupyter 决策树是什么 决策论中，决策树（Decision tree）由一个决策图和可能的结果（包括资源成本和风险）组成， 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策，是一种特殊的树结构。决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。决策树经常在运筹学中使用，特别是在决策分析中，它帮
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2023-06-26 23:42:37
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1 决策树自编程实现import numpy as np
import pandas as pd
import math
import time
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple("Node","children type content feature label")): # 孩子节点、分类特征的取值、节点内容、
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2023-07-19 15:38:52
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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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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(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 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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决策树及python实现1 决策树模型与学习2 特征选择3. 决策树的生成3.1 ID3算法3.2 C4.5算法4 CART算法4.1 CART生成4.1.1 回归树的生成4.1.2 分类树的生成5 代码实现5.1 Main.py5.2 Gini.py5.3 TreeNode.py5.4 CART.py6 决策树的剪枝6.1 预剪枝6.2 后剪枝 决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树学习通
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2023-06-08 22:58:45
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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，
今天，我来讲解的是决策树。对于决策树来说，主要有两种算法：ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是对ID3算法的改进。今天主要先讲ID3算法，之后会讲C4.5算法和随机森林等。 Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 &nbs
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2023-12-21 09:32:25
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周五的组会如约而至，讨论了一个比较感兴趣的话题，就是使用SVM和随机森林来训练图像，这样的目的就是在图像特征之间建立内在的联系，这个model的训练，着实需要好好的研究一下，下面是我们需要准备的入门资料：在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，所以叫做随机森林。随机森林中的决策树之间是没有关联的，当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类看看这
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2024-05-13 14:49:43
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1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
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2024-03-19 00:08:59
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