决策树算法

【决策树-鸢尾花分类】

决策树算法简介决策树是一种基于树状结构的分类与回归算法。它通过对数据集进行递归分割，将样本划分为多个类别或者回归值。决策树算法的核心思想是通过构建树来对数据进行划分，从而实现对未知样本的预测。
武帝为此·2023-07-29 07:00

三、决策树 四、随机森林

决策树的典型生成算法1）常用的特征选择有信息增益、信息增益率、基尼系数2）基于信息增益的ID3算法3）基于信息增益率的C4.5算法4）基于Gini系数的CART算法5）CART树连续变量与离散变量的处理6）不同决策树算法的比较
木筏筏筏·2023-07-28 21:20

一文读懂xgboost算法（理论+图解+python代码，简单易懂）

80919426https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680简单目录如下：一、基本流程二、划分选择三、剪枝处理四、连续与缺失值五、多变量决策树六、房价数据集的决策树算法
少帅qaz·2023-07-28 20:38

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】决策树与随机森林

文章目录一、概念与原理1.1决策树1.1.1概念1.1.2原理特征选择分割方法1.1.3优点与缺点1.1.4Python常用决策树算法1.2随机森林1.2.1概念1.2.2原理1.2.3优点与缺点1.2.4Python
书某人.py·2023-07-28 05:30

AI产品经理必修——揭开算法的面纱（决策树算法）

如果你玩过这个游戏，那么恭喜你，你已经掌握了决策树算法的应用。是不是非常简单？什么是决策树一图表示决策树所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们
rosy_dawn_f742·2023-07-27 18:05

经典机器学习算法之GBDT算法

基本概念和基本原理2.形式描述基本形式描述目标函数描述优化求解描述3.构造GBDT1.基本概念和基本原理GBDT（GradientBoostingDecisionTrees，梯度提升决策树）是一种迭代的决策树算法
今天上上签·2023-07-27 04:52

决策树（Decision Tree）

决策树的原理决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过对数据集进行递归地分割，构建一个树形模型，用于预测目标变量的值。
labuladuo520·2023-07-25 23:24

决策树学习

决策树学习决策树决策树基础适用决策树学习的经典目标问题样本的表示训练样本决策树的概念发展历史经典决策树算法ID3算法属性选择和节点混杂度（Impurity）ID3Q1:哪个属性是最佳属性？
lov_vol·2023-07-25 23:46

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于
简简单单做算法·2023-07-25 15:31

小白学习机器学习---第七章：集成学习

个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生，如C4.5决策树算法，BP神经网络算法等。此时集成中只包含同种类型的
hx14301009·2023-07-17 23:30

决策树常见面试题

决策树算法，无论是哪种，其目的都是为了让模型的不确定性降低的越快越好，基于其评价指标的不同，主要是ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中ID3算法的评价指标是信息增益，C4.5算法的评价指标是信息增益率
yousa_·2023-07-17 17:06

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

文章目录1决策树算法1.1特征选择1.2熵（entropy）1.3信息增益2ID3算法的python实现总结1决策树算法决策树（DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:27

python基础学习10【哑变量处理、离散化（等宽法、等频法、基于聚类分析的方法）、fit()、聚类模型评价指标、 分类模型评价指标、ROC曲线】

get_dummise()函数：pd.get_dummies(data['dishes_name'])#进行哑变量处理离散化【等宽法、等频法、基于聚类分析的方法】某些模型算法，特别是某些分类算法如ID3决策树算法和
每天都是被迫学习·2023-07-17 01:24

决策树的不同划分方法

ID3决策树算法学习算法的重点在于如何选择最优划分属性。显然我们希望分支节点尽可能的属于同一个类--即希望节点的纯度越高越好。关键在于我们如何定义节点的纯度。一般我们采用的是信息熵的指标。
New_Learner·2023-07-14 05:46

数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。
·2023-06-22 11:13

数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

决策树分析可以帮助解决分类和回归问题决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、边/分支（对应于测试的结
·2023-06-22 11:09

Python用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。
·2023-06-22 11:02

数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

决策树分析可以帮助解决分类和回归问题决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。决策树由节点（测试某个属性的值）、边/分支（对应于测试的结
·2023-06-22 11:50

机器学习（二）决策树原理剖析及python实现

本篇介绍第二个机器学习算法：决策树算法，我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。
Trisyp·2023-06-22 05:43

[上]决策树算法（熵Entropy、信息增益（率）、基尼值（指数）、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树）

掌握决策树实现过程知道信息熵的公式以及作用知道信息增益、信息增益率和基尼指数的作用知道id3、c4.5、cart算法的区别了解cart剪枝的作用知道特征提取的作用应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类1.决策树算法简介
Le0v1n·2023-06-21 07:38

大数据分析案例-基于决策树算法构建世界杯比赛预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命
艾派森·2023-06-19 16:51

决策树基本理论知识

目录1、决策树是一种树模型2、决策树的训练与测试3、信息增益（ID3）3.1、衡量标准-熵3.2、决策树构造实例4、决策树算法5、连续值离散化6、预剪枝1、决策树是一种树模型：（1）、从根结点开始一步步走到叶子结点
Q渡劫·2023-06-17 21:49

Matlab实现决策树算法（附上完整仿真源码）

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现决策树算法。
Matlab仿真实验室·2023-06-13 12:01

对比K近邻算法与决策树算法在MNIST数据集上的分类性能

目录1.作者介绍2.K近邻算法与决策树算法介绍2.1K近邻（KNN）简介2.2决策树算法简介2.3MNIST数据集简介：3.K近邻算法和决策树算法在Mnist数据集分类实验对比3.1K近邻算法对Mnist
ZHW_AI课题组·2023-06-10 18:03

基于决策树算法的学生学习行为预测+数据分析

本设计基于决策树算法从多角度对某学校网上平台的学生行为数据进行分析，将根据学生的综合成绩将学生划分为三类：优秀（80分–100分）、良好（60分–79）、差（0分–59分）。
蒙奇迪路飞飞·2023-06-10 02:29

人工智能-实验三

第三次实验一.实验目的掌握分类算法的算法思想，包括朴素贝叶斯算法，决策树算法等。编写朴素贝叶斯算法进行分类操作。
A橙_·2023-06-08 18:13

实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的，需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取

多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。关系抽取：根据类别之间的关系，对文本数据进行关系抽取。具体实现思路如下数据预处理数据预处理是文本分析
全栈若城·2023-06-08 14:58

决策树算法及Python 代码示例

决策树算法示例:假设我们有一组数据，其中包含天气，温度，湿度和是否出门的特征，以及是否锻炼的目标变量。
LMJsmile0·2023-06-08 12:02

【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战

文章目录一、直观理解决策树二、熵的作用三、信息增益四、决策树构造实例4.1问题描述4.2根节点构造五、信息增益率和GINI系数5.1信息增益存在的问题5.2信息增益率5.3GINI系数六、连续值特征划分七、剪枝方法（预剪枝和后剪枝）八、回归问题预测思路九、Python代码实现决策树9.1导入所需要的库9.2构建数据集9.3函数编写9.4测试算法效果十、SkLearn库实现决策树并可视化10.1Gr
WSKH0929·2023-06-08 12:58

人工智能-机器学习&人工神经网络

机器学习机器学习部分主要学习的内容是朴素贝叶斯算法和决策树算法。
A橙_·2023-06-07 14:50

数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。
·2023-06-06 22:24

【机器学习】决策树（基础篇）

分类问题，回归问题会另出一篇博客,但也是基础篇）思维导图前言了解决策树（前后观看）使用决策树（感性的认识）如何生成决策树（原理部分，此部分有局限性，主要是针对分类问题）ID3算法生成决策树（基于信息增益的决策树算法
烂尾主教·2023-06-06 21:03

决策树算法介绍

决策树目录1.决策树基础1.1决策树定义1.2熵以及信息熵介绍2.决策树的划分依据2.1信息增益2.1.1信息增益应用举例2.2信息增益率2.2.1信息增益率使用举例2.2.2信息增益率使用举例22.3基尼值和基尼指数2.3.1基尼值和基尼指数介绍2.3.2基尼值和基尼指数实现案例1.决策树基础1.1决策树定义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
皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2023-04-17 19:17

python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码

文章目录决策树算法一、简介1.概述2.决策树学习3.典型算法4.基本思想5.构造方法6.基本算法二、ID3决策树1、信息熵2、条件熵3、信息增益4、总结5、决策树进行分类的步骤三、ID3决策树示例1、数据集
心无旁骛~·2023-04-16 16:29

python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例

文章目录前言：决策树的定义熵和信息熵的相关概念信息熵的简单理解经典的决策树算法ID3算法划分选择或划分标准——信息增益ID3算法的优缺点C4.5算法信息增益率划分选择或划分标准——Gini系数（CART
心无旁骛~·2023-04-16 16:59

大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡违约预测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)大数据分析案例-对电信客户流失
艾派森·2023-04-16 00:06

两个决策树例题经典案例-代码示例

你可以使用决策树算法来学习这个模型。该算法
小正太浩二·2023-04-16 00:14

《统计学习方法》——第五章、决策树模型与学习（上）

个人笔记南来的北往的，走过路过千万别错过，错过本篇，“精彩”可能与您失之交臂laTripleattack(三连击):Comment,LikeandCollect—>Attention文章目录决策树模型决策树概念决策树算法思想决策树与
王者与CV·2023-04-15 15:46

LightGBM——提升机器算法详细介绍（附代码）

LightGBM——提升机器算法前言LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。
M_Q_T·2023-04-13 08:50

决策树随笔

最近在学习Pyspark的过程中，了解到了决策树算法（DecisionTree）和随机森林（RandomForest），在学习过程中，为了加深了解以及避免遗忘，做随笔记录如下。
风筝flying·2023-04-12 01:27

数据挖掘-决策树算法

决策树算法是一种比较简易的监督学习分类算法，既然叫做决策树，那么首先他是一个树形结构，简单写一下树形结构（数据结构的时候学过不少了）。
花讽院_和狆·2023-04-11 15:58

决策树算法介绍（ID3算法和CART算法）

文章目录一、ID3算法二、CART算法一、ID3算法信息熵：加入当前样本集D中第K类样本所占的比例为Pk（k=1，2…|K|），K为类别的总数（对于二元分类来说，K=2），则样本集的信息熵为：Ent(D)的值越小，则D的纯度越高。信息增益：是由两个熵相减得来的，是由经过特征分裂后的熵减去分裂前结点的熵。假定离散属性a有V个可能的取值{a1,a2,…av}，如果使用特征a来对数据集D进行划分，则会产
Monster”·2023-04-11 14:06

机器学习分类与算法（总结）

目录机器学习算法之旅根据学习方式进行分类基于问题类型进行分类回归算法基于实例的算法正则化算法决策树算法贝叶斯算法聚类算法关联规则学习算法人工神经网络算法深度学习算法降维算法集成算法机器学习算法之旅在这篇文章中
M_Q_T·2023-04-11 02:57

六、集成学习五、集成学习（Boosting、三)

XGBoost，精度也还可以，其设计理念为：-单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能使用上更多的数据-多机并行时，通信的代价尽可能的低，并且在计算上可以做到线性加速所以其使用分布式的GBDT，选择了基于直方图的决策树算法
万物皆可代码·2023-04-10 02:38

深度学习算法优化系列一 | ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》

剪枝最初应用应该是在决策树算法中，通过降低决策树的模型复杂度防止过拟合。在CNN中也是类似的思想，因为在大型的模
just_sort·2023-04-08 13:34

分类问题的算法总结

目录一、最近邻算法（KNN算法）算法原理算法的优缺点关于K的选择二、决策树算法原理算法的优缺点关于剪枝扩展内容三、朴素贝叶斯算法原理算法的优缺点扩展内容四、支持向量机算法原理算法的优缺点五、神经网络分类算法步骤算法优缺点一
派大星先生c·2023-04-08 11:44

【信用评分预测模型（五）】python决策树

文章目录前言一、训练集测试集划分二、模型训练三、选择最大深度索引四、最优决策树构造总结前言决策树算法本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。有监督学习。
Christ1018·2023-04-06 18:45

决策树详解--最通俗易懂的解释

决策树详解决策树的结构根节点内部结点叶节点决策树算法特征的划分选择信息增益信息增益率基尼系数决策树剪枝预剪枝后剪枝连续属性与缺失值连续属性处理缺失值处理多变量决策树决策树算法的“增量学习”决策树的结构  
爱学习的小杠精·2023-04-06 13:50

决策树算法-理论篇-如何计算信息纯度

1，什么是决策树？决策树是一种机器学习算法，我们可以使用决策树来处理分类问题。决策树的决策（分类）过程可以用一个倒着的树形结构来形象的表达出来，因此得名决策树。决策树是一个包含根节点、若干内部节点和若干叶子节点的树形结构。决策树的根节点包含样本全集，内部节点对应特征属性，叶子节点表示决策的结果。使用决策树进行判断时，从根节点开始，测试待分类数据的特征属性值，应该走哪条分支，循环这样判断，直到叶子节
码农充电站pro·2023-04-04 23:47

GBDT模型详解

GBDT算法GBDT（GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree
旅途中的宽~·2023-04-04 15:21
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