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
转载
2023-07-21 18:18:48
123阅读
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
转载
2023-08-10 13:29:02
74阅读
[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。
转载
2024-03-01 14:27:10
62阅读
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
转载
2023-08-04 21:14:26
167阅读
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
转载
2024-06-13 23:52:56
11阅读
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
转载
2023-06-29 20:58:54
131阅读
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(
转载
2023-06-01 16:43:15
163阅读
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
转载
2023-06-08 22:58:45
373阅读
今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。决策树的定义决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if-else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子上买西瓜。水果摊的小贩都是怎么做的
转载
2024-06-26 22:59:54
40阅读
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
转载
2024-08-07 13:22:55
24阅读
本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：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
转载
2023-06-30 17:22:11
111阅读
一、决策树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。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。1、决策树引导一个女孩找对象策过程就是型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入
转载
2023-07-04 21:19:07
180阅读
这几天在看决策树算法，发现这算法在实际的应用中使用挺多的。所以想总结一下： 这里给出一些我觉得比较好的博客链接： http://blog.jobbole.com/86443/ 通俗易懂，同时也讲了一些决策树算法：如ID3、C4.5之类的。以及建立完完整的决策树之后，为了防止过拟合而进行的剪枝的操作。 决策树算法介绍及应用：http://blog.jobbole.com/89072/ 这篇博文写的非
转载
2024-06-19 15:17:43
41阅读
1.决策树的简介 2.决策是实现的伪代码 “读入训练数据”
“找出每个属性的可能取值”
“递归调用建立决策树的函数”
“para:节点，剩余样例，剩余属性”
if “剩余属性个数为0"
return most_of_result
else if “剩余样例都属于同一个分类(yes/no)"
return yes/no
转载
2024-02-21 19:30:48
53阅读
文章目录一、概述二、决策树的构建准备工作1.特征选择1.1 香农熵及计算函数1.2 信息增益2. 数据集最佳切分函数3. 按照给定列切分数据集三、递归构建决策树1. ID3算法2. 编写代码构建决策树四、决策树的存储五、使用决策树执行分类 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
转载
2024-02-04 20:52:01
211阅读
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
转载
2023-10-25 21:55:30
43阅读
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
转载
2023-11-22 23:28:37
374阅读
1.前言「决策树」| Part2—Python实现之构建决策树中我们已经可以基于给定数据集训练出决策树模型，只不过是以字典方式表示决策树，决策树直观、易于理解的优点完全体现不出来。因此，这篇文章的目的就是将训练出的决策树模型以树状图形表示。给定数据集：字典形式决策树模型：{'人品': {'好': '见 ', '差': {'富有': {'没钱': '不见', '有钱': {'外貌': {'漂亮':
转载
2023-08-29 19:06:09
71阅读
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
转载
2023-08-15 15:31:24
247阅读
一、简介（1）本章主要使用字典来存储决策树，但字典的可读性太低。后面将用matplotlib将其形象化。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缺点：可能会产生过度匹配问题（2）#创建决策树的伪代码函数createBranch()如下：检查数据集中的每个子项是否属于同一个分类if so return 类标签；else 寻找划分数
转载
2023-08-15 23:00:33
191阅读
