决策树原理和Python实现一个实现了ID3, C4.5, CART三种算法的完整样例的github源码地址：https://github.com/HenryLiu0/decision-tree-sample1.算法原理决策树算法是机器学习中常用的分类和回归算法，而决策树学习属于有监督学习。经典的决策树模型有 ID3，C4.5 和 CART 三种，它们的区别在于选择最佳特征的原则不同。决策树如同它
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2024-03-03 21:57:20
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Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
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2023-08-15 15:31:24
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总目录：Python数据分析整理 本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》 机器学习实战 决策树绘制treePlotter测试与使用 treePlotter东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。treePlotter.py'''
Created on Oct 14, 2010
@author: Pete
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2023-06-29 22:26:04
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作业二：决策树算法表1所示的数据集表示豌豆种子在不同环境下能否发芽情况。豌豆种子自身有形状、大小和种皮颜色等特征，外部影响环境有土壤、水分和日照等特征。试通过所示数据集构建ID3决策树并根据最后一行测试数据预测该豌豆能否发芽。1.画出完整决策树；2.预测测试1用例的发芽情况；3.请大家在博客中直接完成或在作业本上完成后拍照上传。表1 豌豆种子在不同环境下发芽情况数据表编号形状颜色大小土壤
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2024-06-15 21:16:40
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# 如何在Python中绘制决策树
在机器学习和数据分析中，决策树是一种非常直观且有效的分类和回归方法。对于刚入行的小白来说，学习如何绘制决策树是个不错的开始。本文将带您一步一步地实现这一目标。
## 流程概览
在开始之前，我们先看一下绘制决策树的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------
### 绘制决策树
决策树是一种常见的机器学习算法，它通过将数据集划分成不同的分支来进行决策，每个分支的选择是基于某个特征的取值。决策树可以用于分类问题和回归问题，它简单直观，易于理解和解释，因此在实际应用中得到广泛的应用。
在本文中，我们将使用Python的scikit-learn库来绘制决策树，并通过一个简单的示例来说明如何使用决策树算法进行分类。
#### 1. 数据准备
首先，我们
原创
2023-10-16 04:09:47
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最近看完了《机器学习实战》和天池直播课堂中的决策树算法，觉得意犹未尽，特别是信息熵部分理解并不透彻，于是又把西瓜书中的决策树看了，略有感悟，希望与大家分享一下，下面我按照自己的理解，尽量用通俗的语言总结记录下决策树算法。1.决策树介绍举个通俗的栗子来解释一下什么是决策树，想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友：女儿：有没有房子？母亲：有。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？ 母亲：不
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2024-08-07 13:22:55
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上一篇讲了ID3决策树原理，现在开始拿一个例子进行实战一、python机器学习库scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的代码量，使我们有更多的精力去分析数据分布，调整模型和修改超参。sklearn基本包含了所有机器学习的方式
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2024-07-24 08:47:37
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决策树优点：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；决策树缺点：可能会产生过度匹配问题。决策树的一般步骤：（1）代码中def 1，计算给定数据集的香农熵：其中n为类别数，D为数据集，每行为一个样本，pk表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例，Ent(D)越小，D的纯度越高，即表示D中样本大部分属于同一类；反之，D的纯度越低，即数据集D中的类别数比较多。（2
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2023-08-30 23:47:02
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决策树优点：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；决策树缺点：可能会产生过度匹配问题。决策树的一般步骤：（1）代码中def 1，计算给定数据集的香农熵：  
# 绘制决策树的函数 Python
## 引言
在机器学习和数据分析中，决策树是一种广泛使用的分类和回归技术。决策树以图形的方式表示决策过程，能够清晰地展示各个特征对最终决策的影响。因此，绘制决策树不仅有助于解释模型的推理过程，还能够帮助我们理解数据的结构。本文将介绍如何在 Python 中绘制决策树，并提供完整的代码示例。
## 什么是决策树？
决策树是一种树形结构，其中每个节点代表一个
原创
2024-09-02 04:14:52
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机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学
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2024-01-22 20:12:13
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3.2 在python中使用matplotlib注解绘制树形图 上节学习了如何从数据集创建数，然而字典的表示形式非常不易于理解，而且直接绘制图像也比较困难。本节将使用matplotlib库创建树形图。决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观地显示出来，就无法发挥其优势。python并没有提供绘制树的工具，因此必须自己绘制树形图，本节将学习如何编写代码绘制下图所示的决策树：3.2.1mat
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2024-04-19 12:20:40
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1 什么是决策树决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 决策树的优点： 1）可以自学习。在学习过程中不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练数据进行
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2023-07-21 18:18:48
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[本文内容参考Peter Harrington《机器学习实战》] 最近工作有点忙，感觉自己有点懈怠了，要坚持！ 前面几篇博客介绍了决策树的理论知识机器学习之路——决策树（1）,机器学习之路——决策树算法（2）,机器学习之路——决策树剪枝（3） ，学习理论的目的最终为了解决实际问题，今天来一起看看如何用Python来实现决策树算法。话不多说，直接上代码。 首先，实现计算信息增益的部分代码。
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2024-03-01 14:27:10
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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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决策树及python实现1 决策树模型与学习2 特征选择3. 决策树的生成3.1 ID3算法3.2 C4.5算法4 CART算法4.1 CART生成4.1.1 回归树的生成4.1.2 分类树的生成5 代码实现5.1 Main.py5.2 Gini.py5.3 TreeNode.py5.4 CART.py6 决策树的剪枝6.1 预剪枝6.2 后剪枝 决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树学习通
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2023-06-08 22:58:45
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上篇中，实现了创建决策树但并不直观，这里学习绘制决策树，便于直观理解。Matplotlib提供了名为pylab的模块，其中包括了许多numpy和pyplot中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，可以用于IPython中的快速交互式使用。Matplotlib中的快速绘图的函数库可以通过如下语句载入：[python] view plain copy print?import matplotl
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2023-07-07 11:07:49
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决策树原理以及python实现1. 决策树的概念1.1 什么是决策树1.2 决策树的相关概念2. 决策树的构建2.1 特征选择方法2.2 ID3算法2.2.1 ID3算法例题2.2.2 ID3算法缺点2.3 C4.5算法2.3.1 C4.5算法例题3. 决策树剪枝3.1 决策树的剪枝3.2决策树剪枝算法3.3决策树剪枝流程4决策树的python实现 1. 决策树的概念 决策树是一个分类与回归的算
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2023-08-04 21:14:26
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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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