sklearn cross validation:https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html交叉验证(Cross Validation)用来验证分类器的性能一种统计分析方法，基本思想是把在某种意义下降原始数据(dataset)进行分组，一部分用来为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation
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2023-12-14 19:36:42
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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维度的哪些阈值节点做划分等细节问题。具体在sklearn中调用决策树算法解决分类问
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2023-11-27 19:14:40
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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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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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构造决策树及决策树的可视化使用ID3算法画出的决策树ID3算法在进行特征划分时会优先选择信息增益最大的特征进行划分。一旦按某特征切分后，该特征在之后的算法执行中，将不再起作用（即不再考虑这个特征）。在这个特征划分后的样本中选择信息增益最大的其他特征，这样一步步划分下去。决策树算法的核心是要解决两个问题：
原创
2022-05-09 21:26:55
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目录 决策树算法关键 特征维度&判别条件 决策树算法：选择决策条件 纯度的概念 信息增益 增益率： 基尼指数： 纯度度量方法 1) 纯度函数%20%E7%BA%AF%E5%BA%A6%E5%87%
原创
2023-11-03 14:22:50
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sklearn中的决策树 模块：sklearn.tree 基本的建模流程： 实例化，建立评估模型对象 通过模型接口训练模型 通过模型接口提取需要的信息 以分类树为例： from skleran import tree #导入需要的模块 clf = tree.DecisionTreeClassifie ...
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2021-09-24 10:22:00
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>>> from sklearn import tree>>> X = [[0, 0], [2, 2]]>>> y = [0.5, 2.5]>>> clf = tree.DecisionTreeRegressor()>>> clf = clf.fit(X, y)>>> clf.predict([[1, 1]])array([ 0.5])
原创
2022-11-02 09:47:00
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决策树的定义是一种常用的分类与回归方法。决策树的模型为树形结构，在针对分类问题时，实际上就是针对输入数据的各个特征对实例进行分类的过程，即通过树形结构的模型，在每一层级上对特征值进行判断，进而到达决策树叶子节点，即完成分类过程。决策树的结构分类树–对离散变量做决策树回归树–对连续变量做决策树（分类）决策树的结点：内部结点（表示一个特征或属性），叶结点（表示一个类）长方形代表判断模块，椭圆形成代表终
目录一.决策树数据提取代码二. 例子解说1.提取树结构2.提取节点信息 用sklearn建好决策树后，可以打印出树的结构：但往往我们提取图中的数据（例如用于将决策树转化成规则代码），那图中的数据究竟在哪呢？ 本文讲述如何在sklearn训练好决策树后，提取决策树中的数据。 一.决策树数据提取代码决策树的结构主要由如下代码提取：左节点编号 : clf.tr
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2024-02-22 12:22:44
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官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html训练集：命名为 AllElectronics.csv 的文件RID,age,income,student,credit_rating,Class_bugs_computer1,youth,high,no,fair,no2,youth,high,no,excellent,no3,middle
原创
2021-08-28 10:02:16
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决策树是一种用于分类和回归的监督学习方法。决策树目标是创建一个模型，通过学
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2023-04-29 10:29:23
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#（1）数据获取# 导入泰坦尼克号沉船幸存者和死者数据import pandas as pdfilepath = 'C:\\Users\\admin\\.spyder-py3\\test\\文件处理\\泰坦尼克数据集\\taitan.csv'data = pd.read_csv(filepath)# survived列代表是否获救，pclass代表坐在什么等级的船舱 #（2）数据处理# 选取特征：
原创
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2023-02-23 10:35:05
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读取文件swimming.csv中的数据，作为训练集，使用sklearn中的决策树模型(参数选为criterion=‘entropy’),训练模型并画出决策时from sklearn import tree#调用sklearn决策
原创
2022-05-09 21:26:44
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刘建平博客：scikit-learn决策树算法类库使用小结sklearn 文档：1.10. Decision TreesAPI 文档：sklearn.tree.DecisionTreeClassifiersklearn.tree.DecisionTreeRegressor刘建平博客关键句提炼splitter=random：随机的在部分划分点中找局部最优的划分点max_depth：推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。min_samples_s
原创
2021-08-04 10:50:20
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# 使用Python中的Scikit-learn实现决策树及其输出解析
决策树是一种重要的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python的Scikit-learn库来实现决策树，包括如何训练模型、进行预测，以及如何解析和输出决策树的结构。我们还将通过甘特图展示项目的实施步骤，并为您提供表格以更好地理解模型的性能。
## 1. 决策树的基本原理
决策树通过
决策树一、介绍二、DT简单实践1、分类2、回归理论1）公式及概念（1）信息增益（2）信息增益比（3）基尼系数2）不同的生成算法3）关于剪枝4）例子python实现在scikit-learn中 一、介绍决策树(decision tree) 是一种基本的分类与回归方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进
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2023-12-16 07:32:19
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决策树1 概述1.1 决策树是如何工作的决策树（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。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一
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2023-12-22 11:26:49
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决策树1 概述1.1 决策树是如何工作的决策树（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。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一
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2023-12-19 16:45:18
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1、相关库：sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。两者的参数区别如下表：参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"entro
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2023-07-03 11:04:57
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