1、行为树是一种逻辑工具，对工具的学习方法肯定是实用优先。 特地说这个是因为Behavior Designer提供的功能其实比我们要用的多。作为使用者，务必记住要先把基本功能搞清楚，在初期那些不必要的高级功能只会把我们的思路搞乱而已。设计AI本身已经是很烧脑的工作，不建议使用一些很不直观的修饰器和组合器给自己添乱。而且基本功能已经足够我们组合出非常复杂而强大的行为树了。 :) 2、行为树中的节点
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2024-07-18 10:03:16
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分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解熵的概念对理解决策树很重要决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。熵就是用来描述不确定性的。 案
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2024-04-18 15:04:18
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决策树算法（实战篇——基于 sklearn 库）决策树算法（实战篇——基于 sklearn 库）一、sklearn 库对决策树算法实现的简介二、分类树实战三、回归树实战四、剪枝参考文献 决策树算法（实战篇——基于 sklearn 库） 书接上回：决策树算法（原理篇），上节已经讲解了决策树算法的原理，本文则主要聚焦于 sklearn 决策树算法的实现。一、sklearn 库对决策树算法实现的简介
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2024-09-23 12:46:34
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日志本篇来详细讨论上篇中所简单介绍的决策层（一定要先看上一篇）为了方便观看，也把上篇的框架图贴过来 之前已经说过在决策层上玩家和其它生物是由区别的，玩家使用的是简单的优先级决策EventController，其他生物使用的是复杂的行为树系统，玩家添加决策层只是为了结构上的对应，所以我将主要分析的是决策树部分。决策树也称行为树，实际上也不一定要用在决策层，用在动画层也是可以的，可以理解为加强版的状态
The two are pretty different. The real indicator is in the names. Decision trees are just for making decisions. Behavior trees are for controlling behavior. Allow me to explain. A major difference in
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2023-09-25 02:36:23
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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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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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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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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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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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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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决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多 ensemble 方法（例如 random forest 和 gradient boo
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2024-06-13 17:55:43
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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
决策树的基本原理： 决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，一棵决策树包含一个根节点内部节点和叶节点。其中每个内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示类别。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，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（Recursive Partitioning）。决策树作为最常见的监督学习模型，常被用来解决分类
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2024-03-01 08:37:10
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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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