文章目录一、决策树二、构建工作2.1 特征选择2.1.1 香农熵2.1.2 信息增益2.2 剪枝操作2.2.1预剪枝2.2.2后剪枝三、代码讲解3.1构建数据集3.2建立完整决策树3.3计算信息熵3.4计算信息增益3.5调用classify手写分类器3.6调用matlab使树可视化3.7启动类3.7运行结果四、使用Graphviz可视化决策树4.1 安装Pydotplus4.2 安装Grphvi
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2023-10-06 19:06:19
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1、介绍决策树(decision tree)，每个分支都是需要通过条件判断进行划分的树，解决分类和回归问题的方法。策略 正则化的极大似然函数。 此外，从所有可能的决策树选取最优决策树是NP完全问题，实际中学习算法采用启发式方法，近似解决最优化问题。学习算法三要素： 特征选择、决策树生成、剪枝。决策树可看作 if-then 规则的集合。把决策树看作对特征空间的划分，那么它表示了给定特征条件下类的条件
继上一期说完如何选择最优划分属性的原理，这期主要说说划分数据的Python实现1. 划分数据集def splitDataSet (dataSet, divFeat, value)
copyDataSet = []
for featVec in dataSet :
if featVec[divFeat] == value :
reducedFeatVe
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2024-03-05 09:41:59
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摘要：本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍，然后编写程序实现决策树算法，再根据Python自带机器学习包实现决策树算法，最后从决策树引申至集成学习相关内容。 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法，在机器学习领域通常有着不错的表现，决策树在生活中决策去做某件事时，会根据自己的经验考虑到多种因素，那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠，决定最终结果的过程其实就算是
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2024-02-15 14:27:02
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决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。
剪枝问题包括2个子问题：预修剪（事先指定树的最大深度，叶子的最小样本量等）和后修剪（先让树充分生长，然后边修剪边检验）。
在R中，实现决策树需要加载包library(rpart)，如果想把分类图画的漂亮点，还可以加载这个包：library(rpart.
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，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。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4
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2023-08-02 22:56:24
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文章目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)加入方式5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提取特征变量和目标变量5.1.3 划分训练集与测试集5.1.4 模型
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2023-08-30 23:30:58
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
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2023-05-29 23:27:29
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决策树算法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。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，
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2023-08-07 15:14:10
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文章目录决策树算法浅析决策树的介绍决策树最佳划分的度量问题决策树python案例 决策树算法浅析决策树的介绍决策树的定义： 决策树是一种逼近离散值目标函数的方法，学习到的函数使用树结构进行表示，完成决策任务。这里决策树可以是分类树，也可以是回归树。树结构的使用： 一个决策树一般由根节点、若干内部节点、若干叶子节点构成。叶子节点就是决策结果；每个内部节点对应一个属性测试，每个内部节点包含的样本集合
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2023-08-22 08:39:18
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本篇博客主要讲解决策树是如何分类的。 概念 决策树也称判定树，基于树结构进行决策，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试；每个节点包含的样本根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。 决策树学习目的：为了产生一个泛化能力强，即处理未见
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2023-08-29 19:07:32
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一 决策树 概述决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。书中只讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树的定义：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（
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2023-08-16 18:52:19
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1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
集成是合并多个学习模型来构建更强大模型的方法。随机森林随机森林是解决决策树经常对训练数据过拟合的一种方法，是许多决策树的集合，每棵树和其他树略有不同，对这些树的结果取平均值。在two-moons数据集应用RandomForestClassifier树的个数（n_eastimators参数决定）->对每棵树：自取采样（随机抽取与原数据集元素相同个数但是内容有重复的数据集）->对每次测试只
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2024-01-04 19:07:54
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概述： 最近通过《机器学习实战》这本书学习机器学习的相关算法，此书在第三章讲到了决策树，此算法涉及的数据准备等步骤较多，所以在此进行整理统一，以便日后温习。算法思想：决策树算法是分类算法的一种，其大致过程是通过已有数据构造决策树，再通过决策树对新输入的数据进行分类。通过已有数据构造决策树时需要注意，由于这属于监督学习，我们必须预先知道已有数据的分类结果。数据准备：此算法需要把已有数据处理成pyth
决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于，k近邻是没有训练过程的，而决策树是通过对训练数据进行分析，从而构造决策树，通过决策树来对测试数据进行分类，同样是属于监督学习的范畴。决策树的结果类似如下图：图中方形方框代表叶节点，带圆边的方框代表决策节点，决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类。那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢？这里涉及要信息论中一个
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2023-11-30 06:27:09
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算法原理决策树是一个类似于流程图的树结构，分支节点表示对一个特征进行测试，根据测试结果进行分类，叶节点代表类别 决策树的构造过程实际上就是针对于原有数据集，选取一定的属性测试条件，对原数据集进行不断切分的过程 一旦构造完决策树，那么对于检验记录进行分类就很容易了，因为决策树本身生成的就是一系列规则，因此决策树是生成模型的算法原则上讲，数据集中的所有特征都可以用来分枝，特征上的任意节点又可以自由组合
数据挖掘之决策树归纳算法的Python实现引自百度：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决策树的算法原理：(1)通过把实例从根节点开始进行排列到某个叶子节点来进行分类的。(2)叶子节点即为实例所属的分类的，树上的每个节点说明了实例的属性。(
机器学习之决策树原理及代码实现写在前面决策树1.决策树的定义2.决策树我的理解特征选择信息增益信息增益比算法实现ID3算法C4.5算法CART决策树三种算法的对比 写在前面这是我开始入坑的第一篇博客，全部内容基于我的理解和参考博客，参考书籍为李航的《统计学习方法》。如有不对的地方欢迎评论指出，谢谢大家。决策树1.决策树的定义《统计学习方法》中提出，决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈现
目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较 算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。在分类过程中，可以看作if-then规则的集合，也可以看作是特征空间与类空间上的条件概论分布。决策树学习，包括三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝，利用训练数据，根据损失函数最小化原则构建树
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2023-08-11 17:04:31
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