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是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。
本文详细介绍了决策树的基本原理、构建过程及其在机器学习中的应用。通过详细的代码示例，我们展示了如何使用决策树进行分类和回归任务，并探讨了决策树的优缺点及其改进方法。希望通过本文的介绍，读者能够更深入地理解决策树算法，并能在实际应用中灵活运用这一强大的工具。无论是在特征选择、分类任务、回归任务还是异常检测中，决策树都展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。通过不断优化和改进，决策树将在更多的机器学习任
预剪枝、后剪枝
机器学习算法系列（十七）-决策树学习算法（Decision Tree Learning Algorithm）
文章目录1.Crat算法(分类树)1.1基尼系数1.2连续型特征处理1.3CART算法1.5 举例说明1.5 代码2.回归树1.Crat算法(分类树)1.1基尼系数CART是基于基尼(Gini)系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。基尼系数代表了模型得不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这点和信息增益是相反的。在分类问题中，假设有K各类别，第k个类别概率为pkp_{k}pk,则基尼
本文主要简单介绍了决策树的基本概念，优缺点，应用场景，决策树建模时的注意事项，python的实现方法，案例和模型参数等。
1.信息量公式由来当我们知道一件必然会发生的事情发生了，因为反正这件事情会发生，因此可以认为我们没有接收到信息。但是要是–件平时觉得不可能发生的事情发生了，那么我们接收到的信息要大得多。我们对于信息内容的度量就将依赖于概率分布p(x)。因此，我们想要寻找一个函数h(x)，来表示信息的多少且是关于概率分布的单调函数。而且，h(x)需要满足下面的性质：1.h(x)>=0,因为h(x)表示的是得到
CART分类树的算法理解和代码实现，真亲自手算带你理解算法。
如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征多，可以加限制，具体的值可以通过交叉验证得到。2、如果样本数量少但是样本特征非常多，在拟合决策树模型前，推荐先做维度规约，比如主成分分析（PCA），特征选择（Losso）或者独立成分分析（ICA）。限制决策树的增长，节点的不纯度（基尼系数，信息增益，均方差，绝对差）必须大于这个阈值，否则该节点不再生成子节点。3、推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的
梯度提升是一种迭代的机器学习算法，其核心思想是利用前一个模型的残差（即真实值与预测值之差）作为当前模型的学习目标，通过不断添加弱学习器（通常是决策树），逐步降低训练数据的损失函数值，直至达到预设的停止条件。GBDT以其卓越的性能和广泛的适用性，在机器学习领域占据了一席之地。通过深入理解其基本原理、熟练掌握调参技巧，并结合现代优化技术，开发者可以更高效地利用GBDT解决各类复杂问题。随着算法研究的不
本文主要对educoder机器学习 --- 决策树的实训作业进行讲解，创造不易！请您点点关注，点点收藏叭！！！
决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树熵(Entropy)：物理学上是“混乱”程度的量度，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高从信息的完整性上进行的描述：当系统的有序状态一致时，**数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大从信息的有序性上进行的描述：当数据
全文万余字，配上了大量的图解说明，详细讲解了数据挖掘中一些前沿技术（如关联分析、分类预测、决策树、聚类、异常值探测、关联规则、K均值聚类方法、层次聚类法、类神经网络、罗吉斯回归、文本挖掘等）
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策，决策树是一种广泛使用的机器学习算法，用于分类和回归问题。每个节点都有一个决策规则，用于判断当前数据样本的特征属性值是否满足要求，根据规则的判断结果，将数据样本分配到该节点的某个子节点。决策树的构建是通过一种递归的分割方式实现的，每一次分割都是为了提高模型的预测准确性。欢迎大家关注与支持。
决策树是一种从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则方法。决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。本文python检验决策树算法。
1. 决策树介绍1. 信息熵2. 信息增益3. 信息熵和信息增益2. 使用sklearn实现决策树1. 导入包和数据2. 数据处理3. 开始训练模型4. 使用模型预测决策树可视化3. 附录1. 关于 `DictVectorizer( )`2. 关于 `dict(zip())`3. 关于 `tree.DecisionTreeClassifier`
文章目录步骤建立模型特征选择预剪枝预处理训练测试+评价模型可视化不同的criterion和max_depth训练决策树结果步骤建立模型class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1,
这一章学起来较为简单，也比较好理解。
IRIS鸢尾花数据集鸢尾花有三个亚属，分别是山鸢尾（Iris-setosa：下图左）、变色鸢尾（Iris-versicolor：下图中）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica：下图右）数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。共有150个样本，iris是鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长宽，共4个属性，鸢尾植物分三类。...
决策树(Decision Tree)算法算法概述本文主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法。决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。同时也特别适合集成学习比如随..
**决策树案例：鸢尾花数据分类**import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport warningsfrom sklearn import tree #决策树from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
决策树与随机森林之间的关系在此之前需要先熟悉决策树是怎么一回事。了解之后，再看下面的内容就非常轻松了。决策树是一种有监督的机器学习算法，该方法可以用于解决分类和回归问题。决策树可以简单地理解为达到某一特定结果的一系列决策。随机森林是基于树的机器学习算法，该算法利用了多棵决策树的力量来进行决策。为什么要称其为“随机森林”呢？这是因为它是随机创造的决策树组成的森林。决策树中的每一个节点是特征的一个随机
1.决策树的介绍决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归的方法，作为最基础、最常见的有监督学习模型，常被用于解决分类回归问题。本文主要讨论用于分类的决策树。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。比如：你母亲要给你介绍男朋友，是这么来对话的：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等
机器学习学习笔记——3
决策树（decision tree）决策树简单介绍信息量信息熵信息增益决策树简单介绍决策树是一种基于树状结构来做决策的。是一种常见的机器学习方法。主要做分类，也可以做回归。一棵决策树含有一个根结点（样本全集），若干个内部结点和若干个叶结点（最终结论）。简单的一个例子。比如我们相亲的时候，老母亲甩出来一沓照片来让你做选择。这时候我们会问一些问题来做一下筛选，比如对方的年龄，相貌，工作收入，家庭住址等
决策树思想的来源⾮常朴素，程序设计中的条件分⽀结构就是if-else结构，最早的决策树就是利⽤这类结构分割数据的⼀种分类学习⽅法决策树是什么？是⼀种树形结构，本质是⼀颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示⼀个属性上的判断，每个分⽀代表⼀个判断结果的输出，最后每个叶节点代表⼀种分类结果简单的决策树图形示例：总之，决策树是⼀种树形结构，本质是⼀颗由多个判断节点组成的树。
决策树不仅在理论上很容易理解（机器学习“最友好”的算法），实现时还能对构建过程进行可视化（诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型，更难可视化展示模型的构建）。因此，决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看构建的树模型。下面介绍一个可以对决策树进行可视化展示的包。
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。它是由Freund和Schapire在1996年提出的，是集成学习中最早被广泛应用的算法之一。如何改变训练数据的权重或概率分布提高前一轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前一轮被分对的权重。如何将弱分类器组合成一个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取“多数表决”的方法。
在决策树的每一个非叶子结点划分之前，先计算每一个属性所带来的信息增益，选择最大信息增益的属性来划。在信息增益中，重要性的衡量标准就是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越。象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能。的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀
经典有监督学习算法：决策树(Decision Tree)文章目录经典有监督学习算法：决策树(Decision Tree)1.算法简介2.算法思想3.算法训练流程3.1 算法的大致流程3.2 算法的伪代码3.3 经典的属性划分方法3.3.1 先验知识 : 信息熵与条件熵信息熵的Python代码实现3.3.2 信息增益 (代表算法：ID3)信息增益python代码实现3.3.3 信息增益率 (代表算法
决策树
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