CHEN的小喵
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机器学习算法基础day8

1 常见决策树使用的算法

ID3

信息增益 最大的准则

C4.5

信息增益比 最大的准则

CART

回归树: 平方误差 最小

分类树: 基尼系数 最小的准则 在sklearn中可以选择划分的原则

2 sklearn决策树API

机器学习算法基础day8_第1张图片

3  泰坦尼克号乘客生存分类模型

(1)pd读取数据

(2)选择有影响的特征，处理缺失值

(3)进行特征工程，pd转换字典，特征抽取

x_train.to_dict(orient="records")

(4)决策树估计器流程

决策树的结构、本地保存

机器学习算法基础day8_第2张图片

 决策树的优缺点以及改进

机器学习算法基础day8_第3张图片

机器学习算法基础day8_第4张图片

机器学习算法基础day8_第5张图片

输出：

 机器学习算法基础day8_第6张图片

 随机森林

定义：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

集成学习API

机器学习算法基础day8_第7张图片

 随机森林优点：

• 在当前所有算法中，具有极好的准确率
• 能够有效地运行在大数据集上
• 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维
• 能够评估各个特征在分类问题上的重要性
• 对于缺省值问题也能够获得很好得结果
机器学习算法基础day8_第8张图片

输出：

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