机器学习之决策树、随机森林1 决策树2 特征选择3 信息增益4 代码实现决策树算法5 决策树优点缺点分析6 随机森林7 代码实现随机森林算法8 随机森林总结 前言：主要介绍机器学习中的决策树和随机森林，通过举例用代码实现决策树和随机森林的算法。 1 决策树决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般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
决策树和随机森林算法简介1-决策树1.1-决策树模型的结构决策树（decision tree）是一种分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树，决策树的结构呈树形结构，在分类问题中，其代表基于特征对数据进行分类的过程，通常可以认为是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。其主要优点是模型可读性好并且分类速度快。训练的时候，利用训练数据根据损失函数最小化的原则
一，决策树决策树是用于解决回归或者分类功能的一个机器学习模型，决策树也是随机森林的一个重要组成部分。决策树有三种算法：ID3,C4.5,CART算法，对于ID3来说，决定其判断的是信息增益，C4.5的判断条件是信息增益比，而CART是通过判断基尼系数来进行构建决策树。在决策树中还存在剪枝问题，这个问题的主要目的是解决模型过拟合而产生的。第一种是决策树一般的剪枝，他是通过计算每一个节点得经验熵，然后
申明：此文为学习记录过程一：概念 决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法，通过若干个节点，对特征进行提问并分类（可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性）。&
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2023-07-26 22:38:42
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决策树是一种监督学习算法。它适用于类别和连续输入（特征）和输出（预测）变量。文章整体框架1、基本概念决策树是一个类似于流程图的树结构：其中每一个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出， 而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 分支：决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。 其既能做分类又能做回归的。 结构示意图如下：
在机器习算学法中，如果留意的话会一直看到这几个算法的身影。下面对这三个算法进行一下梳理。Decision Tree ——>Random Forest ——>DBDT基本概念：Decision Tree：决策树Random Forest：中文称随机森林GBDT：Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升决策树）。三者关系： 提到森林，我们就会联想到是一棵棵
一. 决策树1. 决策树：决策树算法借助于树的分支结构实现分类，决策树在选择分裂点的时候，总是选择最好的属性作为分类属性，即让每个分支的记录的类别尽可能纯。常用的属性选择方法有信息增益（Information Gain），增益比例（gain ratio），基尼指数（Gini index）。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为按某种属性分裂后，结点与其
2.1.决策树和随机森林决策树(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。决策树是一种基本的分类和回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。在机器学习中，决策树是一个预测模
机器学习中的决策树模型① 树模型不用做scaling② 树模型不太需要做离散化③ 用Xgboost等工具库，是不需要做缺失值填充④ 树模型是非线性模型，有非线性的表达能力决策树基本概念决策时是一种树形结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，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学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的归纳方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵
# 机器学习决策树和随机森林算法心得体会
## 1. 引言
随着人工智能技术的发展，机器学习作为其中的重要分支已经在各个领域取得了广泛的应用。其中，决策树和随机森林算法作为机器学习中的经典算法，在数据挖掘、模式识别和预测分析等任务中表现出了出色的性能。本文将介绍决策树和随机森林算法的基本原理和实现方式，并通过代码示例来展示其应用。
## 2. 决策树算法
决策树算法是一种基于树结构的有监督
原创
2023-08-10 03:39:53
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决策树和随机森林原理（Decision Trees and Random Forests）决策树是一种树的数据结构的 if-then语句的体现；随机森林是决策树的组合。（项目学习笔记及代码）一、决策树1、目标数据结构中的树一般包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点。而在决策树中：叶子结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试划分。 决策树学习的目的即是为了产生一棵泛化能力强，即处理
申明：此文为学习记录过程一：概念 决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法，通过若干个节点，对特征进行提问并分类（可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性）。&
主要内容：4 集成学习（下）4.1决策树 4.1.1 CART模型（见上讲） 4.1.2 特征选择 4.1.3 树的生成 4.1.4
1. 基本概念学习分类：基于树的算法被认为是最好的，最常用的监督学习方法之一优势：
基于树的算法使预测模型具有较高的准确性，稳定性和易解释性与线性模型不同，它们很好地映射了非线性关系用途解决分类问题（classification：categorical variables ）解决回归问题（regression：continuous variables ）缩略语缩写描述含义MSEMean Sq
决策树和随机森林的概念理解：决策树：是构建一个二叉树模型，利用对象的某些特征值，下降分类的范围，直到得到确定的一个类别。理解方法：可以参考之前的ONER算法，那边是用一个特征值，然后根据特征值的区间或者离散点的分布，然后直接IF、ELSE得到类别。决策树的训练和它类似，是用部分特征值和分类结果进行训练，得到一个树状的判断序列，利用序列得到分类结果。实验依然使用sklearn的库实现。scikit-
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2023-11-28 05:48:09
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决策树、随机森林的笔记
参考链接：https://www.bilibili.com/video/av26086646/?p=8《统计学习方法》一、决策树算法：1.训练阶段（决策树学习），也就是说：怎么样构造出来这棵树？2.剪枝阶段。 问题1：构造决策树，谁当根节点？例：相亲时为啥选年龄作为根节点？ H(X)为事件发生的不确定性。事件X
随机森林和adaboost都是集成学习比较经典的模型随机森林和adaboost所使用的思想不同随机森林运用bagging的思想，相当于并行，利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别adaboost运用boosting的思想，是一种迭代算法，针对同一个训练集训练不同的分类器并加权累加到总模型中，将不同的学习器线性组合得到最终的强学习器学习器训练使用的样本
决策树： 决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点（圆形表示特征）表示一个属性上的判断，每个分支（箭头）代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点（正方形表示分类的结果）代表一种分类情况，本质是一颗由多个判断节点组成的树。是通过训练数据并根据基尼系数的增益统计而来。
注：本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验，scikit-learn真的超级容易上手，简单实用。30分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。 前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（我也不熟悉）,没关系，看看numpy和matplotlib最简单的教程
随机森林森林里有很多树，随机森林里有很多决策树。 随机森林是决策树的升级版，随机指的是树的生长过程，世界上没有两片相同的树叶，随机森林中的树也各不相同，在构建决策树时，我们会从训练数据中有放回的随机选取一部分样本，同样的我们也不会选取数据的全部特征，而是随机选取部分特征进行训练。每棵树使用的样本和特征各不相同，训练的结果自然也不同。为什么要这么做？在训练的最初，我们并不知道哪些是异常样本，也不知道
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2023-12-12 16:25:49
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