一.部分概念：决策树：为了对新事例进行分类。决策树学习的目的:为了获得泛化能力强的决策树。决策树包括根结点，内部结点，叶结点：1）根结点：包涵样本全集。2）内部结点：对应于一个测试属性。3）叶结点：对应于测试结果。比如下图中的色泽就是根结点，里面矩形框的是内部结点，椭圆就是叶结点即我们最终的结果。二.决策树学习基本算法： 输入：训练集D={(x1，y1),(x2,y2),...};属性集{a1,a
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2024-06-27 10:44:30
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python-机器学习-决策树算法 这属于用python学习机器学习系列的第二篇 代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from sklearn import preprocessing
import re
from collectio
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2023-08-21 22:55:58
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注：大部分参考《机器学习实战》,有空再来加上注释 决策树任务总结：有n条训练数据，每一条数据格式为[属性1，属性2，…，属性k，结果i]，即数据为n*(k+1)的矩阵。 根据这n条数据生成一颗决策树，当来一条新数据时，能够根据k个属性，代入决策树预测出结果。 决策树是树状，叶子节点是结果，非叶子节点是决策节点，每一个决策节点是对某个属性的判断。 而选择哪一个属性作为当前划分属性，则是比较每
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2023-06-21 09:41:41
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# -*- coding: utf-8 -*-
#导入数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'E:\Python\machine learning\own\decision_tree\test.csv')
X = data.ix[:,0:4].values
y = data.ix[:,4].values
#设置待选的参数
from
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2023-06-27 11:10:42
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决策树算法1 概述2 算法特点3 算法原理4 构造决策树4.1 决策树的生成算法(1)熵(2)样本集合D对特征A的信息增益(ID3)(3)样本集合D对特征A的信息增益比(C4.5)(4)样本集合D的基尼指数(CART)4.2 决策树的剪枝5 python实现 1 概述 决策树是一种基本的分类与回归方法。这里主要讨论用于分类的决策树。2 算法特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的
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2023-08-10 13:29:02
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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
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2023-06-09 11:02:14
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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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DecisionTreeRegressor 树模型参数:1.criterion gini(基尼系数) or entropy(信息熵) 2.splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中（数据量大的时候）3.max_features None（所有），log2，sqrt，N 特征小于50的时候一般使用所有的4.max_depth 数
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2024-06-21 18:21:21
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# Python中决策树默认参数实现
## 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在Python中，scikit-learn库提供了强大的决策树实现，同时也提供了一些默认参数供开发者使用。本文将教会你如何在Python中使用决策树默认参数。
## 整体流程
下面是使用决策树默认参数的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的
原创
2023-12-09 06:16:11
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Sklearn上关于决策树算法使用的介绍：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html1、关于决策树：决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示，决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线。 决策树优势：简单易懂，原理
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2023-09-07 16:20:56
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python实现决策树算法摘要：本文首先对决策树算法进行简单介绍，然后利用python一步步构造决策树，并通过matplotlib工具包直观的绘制树形图，最后在数据集对算法进行测试。关键词：机器学习，决策树，python，matplotlib简介 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
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2023-07-28 10:14:46
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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。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器
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2023-09-20 07:54:41
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Python相关函数： extend（）。在原矩阵的基础上进行扩展。比如[2,1,1].extend([1,1])=[2,1,1,1,1].决策树算法：它是一种典型的分类算法，将样本数据按照分类因素构造决策树，当对新数据进行判断时，将其按照决策树，逐渐选择分支，最终确认新数据的分类。比如，将生物进行分类：先按照是否是动物分为动物类及植物类，然后对动物类按照生活环境分为陆生、水生、两栖类，以此
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2023-10-25 21:55:30
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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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k近邻算法可以完成很多分类任务，但是他最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的优势就在于数据形式非常容易理解。 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，可以处理不相关的特征数据。 缺点：可能产生过度匹配的问题。 使用数据类型：数值型和标称型。 1、决策树的构造 在构造决策树的时候，我们需要解决的第一个问题就是，在划分数据集的时候那些特征起着决定性作用。为了找到
机器学习实验二---决策树python一、了解一下决策树吧决策树基本流程信息增益决策树的优缺点二.数据处理三.决策树的构建计算给定数据集的香农熵按照给定特征划分数据集选择最好的数据划分方式:递归构建决策树四.使用Matplotlib注解绘制树形图五.总结出现的问题及解决办法:实验结果分析2022/11/12 一、了解一下决策树吧决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法．以二分
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2023-09-10 21:30:44
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使用sklearn中自带的决策树方法简单代码 如下：from sklearn import tree
mode = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
mode.fit(X,Y)
y_test = mode.predict(x_test) 其中对于函数 tree.DecisionTreeClassifier()中的
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2024-05-30 11:49:31
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在上一篇博文Python数据分析（8）----用python实现数据分层抽样中，实现了实验数据的抽取，那么在本文中，将用上述抽取到的数据进行实验，也就是用决策树进行分类。 在讲解实际的决策树分类之前，需要介绍一下决策树分类的sklearn中决策树模型参数释义：'''
scikit-learn中有两类决策树，它们均采用优化的CART决策树算法。
（1）回归决策树：DecisionTreeRegres
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2024-02-19 16:56:01
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决策树及其python应用（1）决策树1.决策树2.决策树的构造2.1 信息增益2.1.1 熵和经验熵2.1.2 条件熵和信息增益 决策树笔记参考 呆呆的猫 机器学习实战（三）——决策树1.决策树 决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特
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2024-02-21 21:34:51
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引言朴决策树的原理可以参考我的另一篇采用红酒的数据进行建模，并绘制分类图tree.DecisionTreeClassifier 分类决策树函数原型：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(
criterion="gini",
splitter="best",
max_depth=None,
min_samples_split=2,
min_samples_leaf=
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2023-08-16 16:32:59
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