比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic"""__author__:shuangrui Guo__description__:"""import osimport sysimport warningsimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder
关于Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set 乳腺癌数据集的基本情况可以看我之前发的博客：https://blog.csdn.net/weixin_42305378/article/details/106058697这边主要是使用sklearn的决策树算法对乳腺癌数据集进行分类，并用五折交叉验证评估以前我们是直接将数据分割成70%的训练数据和测试数
西瓜书8.3 从网上下载或资金编程实现AdaBoost，以不剪枝决策树为基学习器，在西瓜数据集3.0α上训练一个AdaBoost集成，并与图8.4进行比较.题意分析若基学习器直接采用不剪枝决策树，则基本上训练后的每个决策树分类器都是趋于一致。所以为了保证个体学习器的多样性，应采用单层决策树作为基学习器，即以决策树桩作为弱学习器。AdaBoost核心思想：每学到一个学习器，根据其错误率确定...
全代码代码实现了决策树ID3算法，并使用决策树ID3算法进行预测。debug的logging日志带有详细每一步计算过程，并通过决策树算法写到类中，实现代码复用，并在使用过程中降低复杂度，实现了fit，predict，score，save，load，Visualable可视化等功能，功能全面，通过使用mermaid的文本绘图格式对决策树进行了可视化。
泰坦尼克号幸存者预测import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_...
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx目录性能情况所需环境文件下载注意事项预测步骤训练步骤评估步骤性能情况所需环境torch==...
svm支持向量机、高斯朴素叶贝斯和决策树对威斯康星州乳腺癌（诊断）数据集分析实验
决策树识别MNIST数据集
目的学习，实践，不同机器学习算法使用的包及安装pip install numpypip install Pandas数据获取阿里云天池大数据竞赛官网获取莫某引入包import pandas as pdimport numpy as np获取数据poke = pd.read_csv('./pokemon0820.csv')获取18项定向攻击的伤害指数# 获取数据against_ = poke.ilo
1. 读取movie_learning.csv和movie_test.csv中的数据，声明各变量类型，并将数据储存为R数据框。将不是哑变量形式的定类自变量转换为因子型变量，并使它们在两个数据集中的因子水平保持一致。2. 根据学习数据集对因变量建立决策树模型，并根据使交叉验证误差最小的准则对决策树进行修剪。对修剪后的决策树模型进行可视化，并对各个自变量的重要程度进行可视化。将修剪后的决策树模型应用于
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344原文出处：拓端数据部落公众号在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集german_credit，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。下面的代码可以用来确定申请人是否有信用，以及他（或她）是否对贷款人有良好的信用风险。有几种方法被应用到数据上，帮助做出这种判断。在这个案例中，我们将看一下这些方法。请
基于周志华西瓜数据集的决策树算法及准确率测试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：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我去见见。这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过是否有房、长相、收入和是否...
决策树针对wine数据集进行分类
决策树 BP神经网络(BPNN) SVM实现iris鸢尾花数据集的分类决策树实现流程(详见代码)::1. 连续值处理iris数据集是连续数据, 因为连续属性的可取值数目不再有限，因此不能像处理离散属性枚举离散属性取值来对结点进行划分。因此需要连续属性离散化，这里对数据集的离散化策略是二分法，具体方法:将连续属性a的取值从小到大排序, 将相邻的属性值的中位数作为候选划分点, 这样,n个属性值可得到
使用决策树进行收入预测（Adult数据集）
信息增益表示通过选择某个特征进行分割后，数据集的熵的减少程度，基尼增益类似地衡量了数据集的不纯度的减少程度。这一步是为了衡量数据集的混乱程度，用于选择最佳的特征来进行分割。需要注意的是，决策树算法还有其他的构造方法和分割准则，例如基于基尼指数的CART算法、C4.5算法等。④对每个子节点，重复步骤1到步骤3，直到满足停止条件（例如：到达预定的树深度，节点中的样本数小于阈值等）。使用该特征进行数据集
信息熵是衡量数据集纯度或不确定性的重要指标，是基于信息论提出的概念，描述了一个系统的混乱程度或随机性。信息增益衡量的是通过某个特征对数据集进行划分后，数据纯度的提升程度。它是决策树划分特征的关键指标之一。基尼系数是另一个衡量数据集纯度的指标，主要用于 CART（分类回归树）算法中。因此，基尼系数越小，数据集的纯度越高。这表明信息熵越高，数据集越不纯。类样本数占总样本数的比例）。的权重（占总数据集的
本次实验需要实现一个简单的分类决策树并在鸢尾花数据集上进行预测。鸢尾花数据集中共有150个样本，包含四个属性，值都是连续的，共有三种类别。使用分类决策树进行预测可以分为两个部分。第一部分是建立一棵决策树，在该部分我们需要判断在每个节点使用哪个属性的来划分左右子节点，并将信息储存在当前节点中，这里我们通过使划分后的“增益”最大来选择划分属性。在叶子节点，需要给出到达这个节点的数据的类别，以实现预测的
在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码。
决策树（分类）及具体案例操作一、决策树（分类）算法（1）算法原理（类似于“分段函数”）（2）决策树的变量类型（3）量化纯度（4）基本步骤（5）决策树的优缺点二、决策树（分类）具体案例操作（1）导入数据（2）特征选择（3）数据清洗（4）划分训练集测试集（5）利用分类决策树算法建立模型（6）性能评估参考文献：一、决策树（分类）算法决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答 yes 和
1.决策树import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.tree import export_graphvizfrom sklearn.tree import De...
决策树分类，红酒数据集，小白也能理解
它是唯一同时兼容理性与直觉的模型——框架严谨，但允许在分支末端调用“gut feeling”可大可小：既能解决“今晚吃什么”（3层树），也能规划“十年人生路径”（100+层树）人工智能的底层逻辑：AlphaGo的棋局决策、ChatGPT的文本生成，本质都是超级决策树诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙说过：“管理就是决策，而决策需要一棵好树。持续发布，关注我，学习改变你一生的思维模型。
另外，因为信息熵对不纯度更加敏 感，所以信息熵作为指标时，决策树的生长会更加“精细”，因此对于高维数据或者噪音很多的数据，信息熵很容易 过拟合，基尼系数在这种情况下效果往往比较好。无论决策树模型如何进化，在分枝上的本质都还是追求某个不纯度相关的指标的优化，而正如我 们提到的，不纯度是基于节点来计算的，也就是说，决策树在建树时，是靠优化节点来追求一棵优化的树，但最优 的节点能够保证最优的树吗？在每次
CART树的构建过程是递归的，它通过反复选择最佳的特征进行节点分裂，直到满足停止条件为止。在每次分裂时，CART算法会选择最佳的特征和最佳的切分点，以最小化切分后的不纯度（分类问题）或者最小化切分后的均方误差（回归问题），CART使用的是基尼指数来衡量数据的不纯度。rpartrpart()：递归地构建一棵决策树。printcp()：打印交叉验证结果，显示在不同复杂度下测试误差率和复杂度参数的关系。
决策树是一种监督学习算法，可以用于分类和回归任务。它的基本思想是通过一系列的特征测试来将数据集逐步划分成不同的子集，直到这些子集足够“纯”，即其中包含的数据属于同一类或具有相似的值。
图中每个条形的高度表示对应特征的重要性值，值越大表示该特征对模型预测的贡献越大。从图中可以看出，petal-width 特征的重要性远高于其他特征，说明它对模型的预测能力贡献最大。其次是 petal-length，然后是 sepal-width，最后是 sepal-length。从模型输出来看，训练集的准确率达到了 1.0，这表明模型在训练集上表现完美。然而，这可能是一个过拟合的迹象，尤其是当测试
利用SHAP进行特征重要性分析-决策树模型为例（案例+源码）
本文使用了iris鸢尾花数据集作为示例，进行了python机器学习建模任务的建模，并给出了各步骤的详细介绍。
通过调整模型参数，我们可以得到不同的分类结果，具体看到代码2的结果，不管是使用信息增益还是gini指数来评估决策树分类结果，对于鸢尾花数据，决策树深度为5的时候的模型结果都会优于深度为3的时候的准确率。通过代码4的运行结果我们可以看到，不管是训练集还是测试集，在depth=2以前该参数对模型准确率的影响都是比较大的，当depth>2时影响变小，而当训练集的决策树深度达到6的时候，模型的准确率就已经
如果你需要一个易解释、快速训练的模型，且数据量较小，选择决策树。如果你的任务是复杂的非线性映射，且数据量较大，选择神经网络。在某些情况下，二者可以结合使用，以取长补短。选择合适的算法，才能最大化地发挥机器学习的价值！💡。
对决策树的详细学习，包括特征选择标准（信息增益，信息增益比，基尼指数），常见的决策树算法（ID3，C4.5，CART）,决策树的剪枝，以及决策树的python代码
本项目将分析广告的不同投入方式对销售额的影响，并建立相关模型对不同广告投入方式的销售额进行预测。主要研究以下内容不同广告投入方式与销售额之间的关系。对不同广告投入方式所带来的销售额进行预测。尝试给出合理化的广告投入建议根据以上分析，可以得到如下结果要想增加商品的销售额，我们应该首先考虑增加电视广告和电台广告的投入量，因为商品的销售额与这两种广告投放方式的关系最大。...
决策树通过递归地选择最优特征对数据集进行分割，最终生成一棵树状模型。每个节点代表一个特征的分裂规则，每个分支代表一个可能的特征值，叶节点则代表最终的预测结果（分类或回归值）。
你是否曾好奇，机器学习如何从海量数据中挖掘出隐藏的规律？或者，一个简单的模型如何帮助医生诊断疾病、银行评估信用，甚至预测泰坦尼克号上的生还者？答案就在决策树算法中。作为机器学习领域的“常青树”，决策树以其直观易懂和强大的实用性，深受初学者和专业人士的喜爱。我还记得自己第一次接触决策树时的兴奋——用几行代码，就能让计算机像人类一样“思考”问题、分步决策。那一刻，我意识到它的潜力远超想象。这篇文章将带
这部分主要介绍Ensemble的方法为什么我们需要Ensemble的方法在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器
1.背景介绍决策树(Decision Tree)是一种常用的机器学习算法，它可以用于解决分类和回归问题。在金融分析领域，决策树算法被广泛应用于预测和风险管理等方面。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答1.1 背景介绍金融市场是一个复杂、动态且...
文章目录一、决策树1.决策树的直观理解2、分类树2.1 信息熵2.2基尼指数3. 回归树二、集成学习1.集成学习简介2.随机森林2.1 随机森林2.2 随机森林实践3、AdaBoost的理解4.GBDT4.1BDT（提升树）4.2GBDT（梯度提升树）5、XGBoost5.1 模型形式5.2 目标函数5.3 学习策略（树结构的确定）5.4 系统设计5.5实践6、lightGBM6.1 直方图算法6
机器学习，模型训练。
决策树是一种常见且强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过学习数据集中的规则来构建树状模型，每个节点代表一个属性上的测试，每个分支代表一个测试结果的可能性，最终叶节点对应数据的分类或预测结果。
决策树
——决策树
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
魔乐社区
2048 AI社区
MCP技术社区
