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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上篇文章介绍了决策树算法的理论篇，本节来介绍如何用决策树解决实际问题。决策树是常用的机器学习算法之一，决策树模型的决策过程非常类似人类做判断的过程，比较好理解。决策树可用于很多场景，比如金融风险评估，房屋价格评估，医疗辅助诊断等。要使用决策树算法，我们先来介绍一下 scikit-learn。1，scikit-learnscikit-learn 是基于Python 的一个机器学习库，简称为
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2023-10-01 14:25:34
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目录定义决策树的结构与训练过程决策树的熵与Gini系数总结参考文献 定义决策树是一机器学习当中经典的算法。通过名字理解，可以分为决策、树。所谓的决策，就类似于一小部分分类，把数据样本分成哪一类。而树，就是这么一堆小的分类器最终组成一个树形结构。最后得到我们今天学习的决策树算法。所以决策树是由多个支点组成的分类算法，而每一个支点都是一个小型的分类器。它属于机器学习中的监督学习，所以这个算法需要带标
决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
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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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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决策树应用领域：分类、预测、规则提取等领域 决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点，多数类的标号给出达到这个节点的样本所属的类。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对样本进行拆分。对一个分类问题，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
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2024-01-12 06:44:30
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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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数据结构与算法之决策树算法一、C 实现决策树算法及代码详解二、C++ 实现决策树算法及代码详解三、Java 实现决策树算法及代码详解 决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归分析方法，其基本思想是将数据集分成一些小的子集，每个子集都对应着某个决策条件。通过对数据集的分解和判断，不断对决策条件进行选择，最终达到分类和回归的目的。决策树算法的基本原理包括：节点选择：决策树的构建是一个递归过程，每次需
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2024-07-23 15:29:07
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本篇文章主要先从宏观上介绍一下什么是决策树，以及决策树构建的核心思想。1. 引例关于什么是决策树（decision tree）
原创
2021-12-30 11:00:27
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本篇文章主要先从宏观上介绍一下什么是决策树，以及决策树构建的核心思想
原创
2022-02-22 13:49:21
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目录酱一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集二、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、总结 一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集下载LibSVM
将下载的压缩文件解压如下：点击windows文件夹，在文件夹中找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行。在程序运行框内点击鼠标左键就能打点，点击Change后能够换颜色，最后点击Save将数据保存为train.txt。在原有基础上再
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2024-02-29 11:16:55
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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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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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在现代数据分析和机器学习的领域，决策树作为一种广泛使用的算法，展现出了强大的数据分析能力。特别是在Java环境下，决策树的实现提供了一个相对简洁而有效的方式来处理分类问题。本文将通过对“Java决策树库”的全面探讨，记录我在这个主题上的学习和理解过程。
### 背景描述
随着人工智能和数据科学的不断发展，决策树的应用日渐广泛。大约在{2020年}，Java社区中的开源项目开始逐渐增加，这为开发
1. CART决策树算法划分选择 ID3算法使用信息增益来选择特征；C4.5算法中，采用信息增益比选择特征来减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。运算量大，且不能用于回归，能不能优化为二分类问题呢？CART算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，
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2023-12-08 10:34:58
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决策树与SVM类似，决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法，它可以执行分类与回归任务，甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大，即使是一些复杂的问题，也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件，随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。在这章我们会先讨论如何使用决策树训练、可视化、以及做预测。然后我们会使用sk-learn过一遍CART训练算法。接着我们会讨论如何正则化树，
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2023-11-23 22:58:01
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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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【机器学习】决策树与集成决策树ID3C4.5CART（分类回归树）分类树回归树防止过拟合决策树集成梯度提升树AdaBoostGBDT(即基于一般损失的分类模型）GBRT（即基于一般损失的回归模型）XGBoost损失函数推导特点缺点模型参数LightGBM(light gradient boosting machine)RandomForest 决策树决策树包括分支节点，叶节点，分支。分治节点表示
