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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前言：在使用python绘制决策树的时候，需要使用到matplotlib库，要想使用matplotlib库可以直接安装anaconda就可以了，anaconda中包含了许多的python科学计算库。在使用决策树算法进行分类的时候，我们可以绘制出决策树便于我们进行分析。对于在绘制决策树的时候使用中文显示出现乱码的时候，加下下面两句代码就可以正常显示#用来正常显示中文
plt.rcParams['fo
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2023-08-02 13:43:52
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决策树为字典格式，示例如下：{'tearRate': {'reduced': 'no lenses', 'normal': {' astigmatic': {'yes': {' prescript': {'hyper': {'age': {'pre': 'no lenses', 'presbyopic': 'no lenses', 'young': 'hard'}}, 'myope': 'hard
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2023-08-29 19:03:45
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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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文章目录1. 决策树概述2. 理论分析2.1 特征选择2.1 1 熵&条件熵2.1.2 信息增益2.1.3 信息增益比2.2 决策树的生成2.2.1 ID3算法2.2.2 C4.5算法2.2.3 决策树的修剪3. python实现3.1 数据集3.2 python代码3.3 运行结果 1. 决策树概述决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，在分类问题中，表示基于特
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2023-09-05 10:01:02
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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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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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最近布置了个课堂作业，用python实现决策树算法 。整了几天勉勉强强画出了棵歪脖子树，记录一下。大体思路：1.创建决策树My_Decision_Tree类，类函数__init__()初始化参数、fit()进行决策树模型训练、predict()进行预测、evaluate()进行模型评估、save_model()保存模型(csv格式)、load_model()加载模型、show_tree(
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2023-06-01 16:43:15
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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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决策树是机器学习的十大算法之一，可用于解决分类和回归问题。决策树的结构很像二叉树，通过一层一层的节点，来对我们的样本进行分类。决策树算法的可解释性非常的好，通过绘制决策树，我们可以很清楚理地解算法的工作原理，同时也方便向别人进行展示。这一节，我们的重点是画决策树，对于决策树算法的原理以及细节，我们不做深入的探讨。我们使用iris数据集，它有150个样本，5个特征。接下来我们就以iris数据集为例，
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2024-01-08 16:13:03
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# 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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# 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
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
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2023-06-09 11:02:14
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决策树一、了解决策树 决策树(Decision Tree)是一类常见的机器学习算法，属于非参数的监督学习方法，主要用于分类和回归，也可以用于特征提取。 决策树就是一棵树（很像流程图），其内包含一个根节点，若干内部节点和若干叶子结点。树的最高层是就是根节点，包含样本全集。内部节点代表对应的一个特征的测试，每个节点包含的样本根据测试的结果被划分到子节点中，即树的分支代表该特征的每一个测试结果。每一
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2024-04-10 05:12:13
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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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一、数据，并要先one-hot多分类标签from sklearn.preprocessing import label_binarize
y_test = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4])
n_classes = y_test.shape[1] # 几分类（我这里是5分类）二、构建模型，注意OVR类的使用（OneVsRestClas
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2023-07-31 10:27:47
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机器学习——决策树模型：Python实现1 决策树模型的代码实现1.1 分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）1.2 回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）2 案例实战：员工离职预测模型搭建2.1 模型搭建2.2 模型预测及评估2.2.1 直接预测是否离职2.2.2 预测不离职&离职概率2.2.3 模型预测及评估2.2.4 特征重要性评估3
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2023-06-20 21:24:13
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一、简介（1）本章主要使用字典来存储决策树，但字典的可读性太低。后面将用matplotlib将其形象化。优点：计算复杂度不高、输出结果易于理解、对中间值的缺失不敏感、可以处理不相关特征数据缺点：可能会产生过度匹配问题（2）#创建决策树的伪代码函数createBranch()如下：检查数据集中的每个子项是否属于同一个分类if so return 类标签；else 寻找划分数
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2023-08-15 23:00:33
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# 项目方案：基于决策树的机器学习模型可视化
## 一、项目背景
随着人工智能和机器学习的迅猛发展，决策树作为一种经典的机器学习算法因其简单易懂和可解释性强而受到广泛关注。决策树能够帮助我们进行分类和回归任务。在实际应用中，可视化决策树模型能够更好地理解模型的决策过程，为进一步的模型优化和调试提供便捷。因此，本项目旨在实现一个简单的决策树模型，并将其可视化。
## 二、项目目标
1. 使用
