缺失值问题可以从三个方面来考虑1. 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？（计算分裂损失减少值时，忽略特征缺失的样本，最终计算的值乘以比例（实际参与计算的样本数除以总的样本数））假如你使用ID3算法，那么选择分类属性时，就要计算所有属性的熵增(信息增益，Gain)。假设10个样本，属性是a,b,c。在计算a属性熵时发现，第10个样本的a属性缺失，那么就把第10个样本去掉，前9个样本组
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2024-06-23 15:20:07
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机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 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
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2024-07-25 09:55:02
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一、决策树不同算法信息指标：发展过程：ID3 -> C4.5 -> Cart;相互关系：ID3算法存在这么一个问题，如果某一个特征中种类划分很多，但是每个种类中包含的样本个数又很少，就会导致信息增益很大的情况，但是这个特征和结果之间并没有很大的相关性。所以这个特征就不是我们最终想优先决策的特征【这是ID3以信息增益作为指标的一个bug】，为了解决这个问题，引出信息增益率的概念，对应基于
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2023-11-20 11:40:20
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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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Python机器学习之-决策树篇决策树作为机器学习常用算法，更是作为集成学习的基础，不可谓不重要，在这里简单介绍决策树的原理及应用一：决策树原理顾名思义决策树是一个树状结构（由于算法的不同也决定了是二叉树还是多叉树，后面会详细描述），从根节点走向叶子节点，实际上决策树就相当于是if-else，便于理解，下图形象的展示了决策树的学习过程，从上到下的节点顺序代表了特征对结果的重要性顺序二：决策树的三种
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2024-03-04 17:00:39
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1,决策树概念简介 不同的算法模型适合于不同类型的数据。首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。 决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能
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2024-01-15 08:48:43
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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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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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最近布置了个课堂作业，用python实现决策树算法 。整了几天勉勉强强画出了棵歪脖子树，记录一下。大体思路：1.创建决策树My_Decision_Tree类，类函数__init__()初始化参数、fit()进行决策树模型训练、predict()进行预测、evaluate()进行模型评估、save_model()保存模型(csv格式)、load_model()加载模型、show_tree(
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2023-06-01 16:43:15
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在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题是，当前数据集上哪个特征在划分数据类型时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分布在第一个决策点的所有分支上。如果某个分支下的数据属于同一类型，则无需进一步对数据集进行分割。如果数据子集内的数据不属于同一类型，则需要重复划分数据子集的过程。如何划分子集的算法和
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2024-06-13 23:52:56
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决策树理解：所谓决策树，就是根据树结构来进行决策。 举个例子，小明的妈妈去上海人民公园相亲角为儿子物色相亲对象，广场上数百名适婚年龄男女的家长自发来到这里，手里拿着自家孩子的基本资料。小明妈为了选到一个理想的儿媳妇，在看到其他人手中的基本资料后，根据自己内心中各项情况的重要程度（从高到低分别是性别，学历，颜值，房子），依次进行判断：性别是否是女孩子？ &n
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2023-06-29 20:58:54
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如图，为使用到的公式，信息熵表明样本的混乱程度，增益表示熵减少了，即样本开始分类，增益率是为了平衡增益准则对可取值较多的属性的偏好，同时增益率带来了对可取值偏小的属性的偏好，实际中，先用增益进行筛选，选取大于增益平均值的，然后再选取其中增益率最高的。以下代码纯粹手写，未参考其他人代码，如果问题，请不吝赐教。1，计算信息熵的函数import numpy as np
# 计算信息熵
# data:li
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2024-04-07 08:57:55
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面向初学者的10行python代码，用于构建决策树并将其可视化 > Photo by Jessica Lewis on Unsplash 二十个问题是一款游戏，从本质上讲，您可以通过问20个"是/否"问题来猜测答案。 决策树是一种基于相同原理的算法。 它是一种机器学习方法，可让您根据一系列问题来确定所讨论对象属于哪个类别。Prateek Karkare的一篇非常不错的文章阐述了该算
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2023-12-27 11:12:05
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首先，树模型参数有：1. criterion gini or entopy
2. splitter best or random 前者是在所有特征中找到最好切分点，后者是在部分特征中(数据量比较大时）
3. max_features None(所有) log2,sqrt,N特征小于50时一般使用所有特征
4. max_depth 数据少或特征少的时候可以不管这个值，如果模型样本量、特征多的情况下，
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2023-08-29 19:05:09
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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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决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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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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