机器学习—决策树算法的python实现想要实现的效果先来看下结果程序原理数据完整代码（附有具体解析） 想要实现的效果对于这个不好玩的决策树，我想要得到的就是通过决策树训练我的数据然后生成这棵决策树，再进行测试，把辣鸡数据输入得出最后的预测结果先来看下结果1.得到的辣鸡决策树 哇，调用graph模块竟然可直接生成如下的PDF图片诶 2.那随手在来张测试结果的截图吧程序原理这个什么鬼原理就是先将训练
简述决策线是2特征时的分类超平面方程，当方程不能表示成y=f(x)或者x=f(y)形式时，不能直接用x或者y方向的单向采样绘制决策线。zyq给出的做法是，在一个范围内用采样的点(x,y)去激活分类器，得到其类别，从而得到这个范围内各个采样点的类别，将不同类别的点绘制成不同颜色，可以展示出分类面的形状特征。这种做法的缺陷是，采样范围难以察觉，并且得到的实际上是决策线两侧的点。可以用pyplot下的c
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2023-11-13 22:45:08
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在做吴恩达老师的深度学习课程作业时，发现决策边界函数不好理解plot_decision_boundary(model , X , y)。将此函数理解记录下： 绘制梯度下降算法图形或是决策边界，核心便在于知道plt.contourf函数的用法plt.contourf函数这里参考plt.contourf用来画出不同分类的边界线，也常常用来绘制等高线 1.生成数据点x = np.arange(-5,
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give i...
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2019-01-19 17:57:00
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支持向量机（Support Vector Machine）名字听起来很炫，功能也很炫，但公式理解起来常有眩晕感。所以本文尝试不用一个公式来说明SVM的原理，以保证不吓跑一个读者。理解SVM有四个关键名词：分离超平面、最大边缘超平面、软边缘、核函数。
分离超平面（separating hyperplane）：处理分类问题的时候需要一个决策边界，好象楚河汉界一样，在界这边我们判别A，在界那边我们判别
1.决策边界：根据logistic回归方程的假设函数h(x)=g(），g(z)=1/(1+e^(-z))，g(z){0,1},可知当g(z)>=0.5时z>=0，相反z<0，分类时只要满足z=>=0就可以实现分类，（=theta_i*x_i,也就是向量theta是决策边界z的法向量，即，后面svm后用到）当参数确定时，即可绘制出一条线，关于线性可分，非线性可分，请移步这里（
1）KNN算法基础知识：KNN全称K Nearest Neighbor, k是指最近邻居的个数。 俗话说物以类聚，人以群分，我们通常判别一个人是好是坏的方式就是看他周围是一群好人还是坏人。 这个算法也是如此，假如A的周围有一堆好人，我们就认为他是个好人。即使他周围有两个坏人（干扰项），我们也不会把它当成坏人。 而人与人的关系也有远近之分，计算远近，我们就需要用距离来衡量，有时候远亲不如
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2023-10-04 16:32:40
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## LDA决策边界在Python中的实现
线性判别分析（LDA）是一种用于分类的技术，它通过寻找最佳的线性决策边界来区分不同类别的数据。本文将教你如何在Python中实现LDA并绘制决策边界。我们将通过以下步骤完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
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## 决策边界图在机器学习中的应用
在机器学习中，决策边界是指将不同类别的数据点分开的边界。在分类问题中，理解模型的决策边界对于评估和改进模型性能是至关重要的。本文将介绍如何使用Python生成决策边界图，并提供一个简单的代码示例，帮助大家更好地理解最基本的机器学习分类器的工作原理。
### 决策边界的概念
决策边界是一个超平面，它可以将特征空间中的数据分为不同的类。一个有效的模型应该能够很
逻辑回归又称logistic回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。1. Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线，如下图中的蓝色曲线： 它以0点为中心对称，公式如下： 当x值接近负无穷时，分母很大，S(x)接近0，当x接近正无穷时，分母接近1，S(x)接近1，当x为0时，S(x)为1/2在正中间。
两个特征的决策边界绘制。 绘制决策边界1.数据处理1.1 数据准备1.2 数据集切分1.3 数据标准化2.绘制决策边界2.1 可视化函数(两个特征)2.2 决策树模型2.3 KNN模型3. 参考链接 1.数据处理1.1 数据准备使用 Iris 鸢尾花数据集，进行分析可视化。平面图只能绘制两个特征，这里我们也取数据集中的两列特征。# 引入数据
from sklearn import datasets
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2023-12-25 14:58:19
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学习决策树，包括熵和信息增益
简介决策树是一个预测模型，通过坐标数据进行多次分割，找出分界线，绘制决策树。在机器学习中，决策树学习算法就是根据数据，使用计算机算法自动找出决策边界。每一次分割代表一次决策，多次决策而形成决策树，决策树可以通过核技巧把简单的线性决策面转换为非线性决策面。 基本思想树是由节点和边两种元素组成的结构。有这几个关键词：根
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2023-12-15 19:12:16
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理论：1.线性判别函数和决策边界线性判别函数若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d(x) =0来划分，那么称d(x) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。一个线性分类模型（Linear Classification Model）或线性分类器（Linear Classifier），是由一个（或多个）线性的判别函数f(x,w)= wTx+b和非线性的决策函数g(·)组成。 两类分类（Binar
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2024-01-11 08:31:40
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编辑：Peter作者：Peter今天给大家介绍如何基于MLxtend扩展包绘制5种机器学习分类模型的决策边界。自适应神经元二
文章目录前言一、重要参数1.1 criterion建立一棵树的步骤1.2 random_state & splitter1.2.1 建立树的第五步（建立模型）添加参数1.3 剪枝参数1.3.1 查看对训练集的拟合效果如何1.3.2 max_depth1.3.3 min_samples_leaf & min_samples_split1.3.4 建立树的第五步（建立模型）添加上述参
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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### 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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# 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 |
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# 使用Python绘制高德地图边界
高德地图是一款十分流行的地图应用程序，提供了丰富的地图数据和功能。在使用高德地图时，有时我们需要绘制地图的边界，以便更清晰地展示地图的范围。本文将介绍如何使用Python绘制高德地图的边界。
## 准备工作
在开始绘制高德地图的边界之前，我们需要安装一些Python库。其中，`requests`库用于发送HTTP请求获取地图数据，`matplotlib`
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
