决策树算法第9页

数据挖掘算法总结,总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等

数据挖掘算法总结θ tech\theta\;techθtech总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等1.ID3介绍：ID3算法是一种分类决策树算法，通过一系列规则将数据分类成决策树的形式

dxmato·2022-12-19 08:25

基于决策树算法的分类预测

决策树分类预测库函数导入##基础函数库importnumpyasnp##导入画图库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns##导入决策树模型函数fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearnimporttree训练模型##Demo演示LogisticRegression分类##构造数

丹参清解·2022-12-19 08:48

基于决策树的企鹅分类（python）

实验目的采用决策树算法对企鹅进行分类数据集介绍样本总数：3447个特征变量（所在岛屿，嘴巴长度，嘴巴深度，脚蹼长度，身体体积，性别以及年龄）一个目标分类变量（三种企鹅类别：Adélie,Chinstrap

InfinityDay·2022-12-19 07:30

sk-learn 决策回归树的参数介绍

本文大部分内容为sklearn库官网上的翻译内容，主要是为英语还不是很6，刚刚入门的小伙伴提供参考，后面的参数介绍参考了刘建平先生的博客，详情可参考如下两个网站：1、scikit-learn决策树算法类库介绍

wl2858623940·2022-12-19 07:58

决策树算法之 AdaBoost

AdaBoost是一种更高级的「森林」类型的决策树，和随机森林比起来，它有以下三个特点AdaBoost的每棵树都只有一个根节点和两个叶子节点，实际上叫树桩（stump）可能会更合适AdaBoost的每个树桩的权重是不同的，而随机森林中的每棵树的权重是相同的前一个树桩的错误数据会影响后一个树桩的生成，意味着后面的树桩是前面树桩的补足。这种思想也被称为Boost，除AdaBoost外，GBDT和XGB

程序员在深圳V·2022-12-19 01:01

【水果识别】柑橘质量检测及分级系统（带面板）【含GUI Matlab源码 1628期】

试验拟通过采集视野内柑橘图，综合特征对苹果进行分级，通过SVM决策树算法将柑橘分为特级果、一级果、二级果和三级果，以增加柑橘在线分级的准确度并提高分级效率。

Matlab领域·2022-12-18 07:56

机器人 python_python 机器

Python机器学习基础教程系列1、《Python机器学习基本概念》2、《Python机器学习决策树算法》3、《Python机器学习决策树应用》4、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法理论

weixin_39587822·2022-12-17 20:38

决策树与随机森林

到本文结束时，您应该熟悉以下概念：决策树算法如何工作？决策树的组成部分决策树算法的优缺点？装袋是什么意思，随机森林算法是如何工作的？

DataView数据科技研究院·2022-12-17 11:41

机器学习——03决策树算法

机器学习——03决策树算法参考资料AIlearningMachine-Learning-in-Action庞善民.西安交通大学机器学习导论2022春PPT具体算法的原理步骤请参考本人的另一篇博文：[机器学习导论

雨落俊泉·2022-12-17 11:22

大数据挖掘有哪些技术

1、决策树算法决策树算法是分类和预测的常用技术之一，可用于深入分析分类问题，使用时，决策树能够利用预测理论对多个变量中进行分析，从而预测处任一变量的发展趋势和变化关系;除此以外，还能对变量发展趋势进行双向预测

中琛源科技·2022-12-16 11:40

python实现决策树算法sklearn_python sklearn-05：决策树及随机森林

1.决策树2.随机森林1.决策树(decisiontree)决策树一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题。通常是重复的将训练集解释变量分割成子集的过程。决策树的节点用方块表示，用来测试解释变量。每个节点向下的边表示不同决策产生结果。训练集的样本由决策结果分成不同的子集。例如，一个节点测试解释变量的值是否超过的限定值。如果没有超过，则进入该节点的右侧子节点；如果超过，则进入左侧子节点。子节点的

斯仁至矣·2022-12-16 08:50

【ML1】决策树算法decision tree（ID3）理论详解及实战

首先我们要深入了解决策树算法的每一个步骤，最基本的是ID3算法。

poins·2022-12-16 08:13

Sklearn——决策树

Sklearn——决策树1.决策树2.决策树算法种类1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法3.SKlearn决策树算法DecisionTreeClassifier4优缺点1.决策树决策树是一种常见的机器学习算法

是菜鸡小小陈啊·2022-12-16 08:13

【ML】决策树（Decision tree）原理 + 实践（基于sklearn）

【ML】决策树（Decisiontree）原理+实践（基于sklearn）原理介绍简要介绍原理得分函数（信息熵）实战数据集训练预测+评估原理介绍简要介绍决策树算法是一个分类算法（监督学习），通过训练会获得一颗树形的分类模型

胡子哥_·2022-12-16 08:38

【水果识别】苹果质量检测及分级系统（带面板）【含GUI Matlab源码 1613期】

试验拟通过采集视野内苹果图，综合特征对苹果进行分级，通过SVM决策树算法将苹果分为特级果、一级果、二级果和三级果，以增加苹果在线分级的准确度并提高分级效率。

Matlab领域·2022-12-16 08:17

详解决策树算法

决策树1.1决策树定义何为决策树，顾名思义，就像树枝状的决策算法，通过各个节点的“决策”，实现对任务的精准分类或回归，决策树常用来处理分类问题，即使你以前没接触过决策树，你也可以通过下图来了解其基本原理：上图就是决策树的决策过程，如果你在某个约会网站上想匹配你心中的那个ta，那你肯定不想在一大群人中很费时的寻找符合你的她，此时，你设想如果有一种算法，能自动的帮你识别哪个美女才是符合你的标准，那该多

JaysonWong·2022-12-16 00:05

大数据与人工智能方向基础 ---- 特征选择与决策树的构建

不纯节点2、节点的不纯度（杂度）1.2.1熵不纯度1.2.2方差不纯度1.2.3误差不纯度3、基于不纯度的节点特征选择规则----以分类树为例3.1信息增益3.2增益率3.3基尼指数二、分类树的构建1、决策树算法的研究历史

.小兔不吃奶糖.·2022-12-15 22:42

机器学习之决策树笔记(1)-决策树基本概念及划分选择标准

机器学习之决策树笔记（1）基本概念什么是决策树决策树结构特点决策树学习的目的决策树学习基本算法决策树构建三个步骤决策树的优点代表性的决策树算法划分选择信息熵(InformationEntropy)信息增益

旧城以西^·2022-12-15 22:10

ID3决策树 Python实现 + sklearn库决策树模型的应用

本文介绍机器学习中决策树算法的python实现过程共介绍两类方法：（1）亲手实习PythonID3决策树经典算法（2）利用sklearn库实现决策树算法关于决策树的原理，指路：机器学习第四章决策树文章目录

YJY131248·2022-12-15 19:01

详解机器学习的决策树算法(DT)-以及划分数据集的ID3算法

1：什么是决策树顾名思义：决策树就是根据已有的条件进行决策从而产生的一棵树。比如，这就是一颗决策树，根据不同的取值决定不同的走向2、那么如何根据现有的属性来决定谁是第一个节点，谁是第二个节点呢，这里就要用到ID3算法了Id3算法大家可以搜一下，就是利用信息熵来计算的，根据信息增益每次找到最合适的来当树根，这样，就会更符合实际情况3、有了建树的方法，接下来就是进行建树，建树是递归建立的，代码在底下，

小吴同学GOGOGO·2022-12-15 14:33

lgg7深度详细参数_机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南...

决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法

weixin_40003478·2022-12-15 14:21

优先深度搜索判断曲线相交_机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南...

决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法

奶茶余香·2022-12-15 14:20

机器学习笔记－－决策树＆决策树可视化

决策树算法/DecisionTree决策树思想就是找到最纯净的数据划分方法，即要把目标变量分得足够开，使每个节点对应于同一个类别．决策树基本算法：在递归过程中有3种情况会导致递归返回：1.当前节点包含的样本完全属于同一类别

阿卡蒂奥·2022-12-15 11:50

决策树算法总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言决策树是机器学习模型较常用的一种方法，李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝，本文根据书中的内容，对决策树进行了总结。目录决策树不确定性的度量方法决策树的特征筛选准则决策函数的损失函数评估决策树最优模型的构建步骤决策树的优缺点分析决策树不确定性的度量方法1.不确定性的理解下图为事件A是否发生的概率分布，事件发

小白学视觉·2022-12-15 03:49

独家总结 | 决策树算法Python实现（附代码详解及注释）

点击上方【计算机视觉联盟】关注我们上一篇已经介绍过决策树基本原理机器学习经典算法决策树原理详解（简单易懂）纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的决策树算法

SophiaCV·2022-12-15 03:48

机器学习之预备知识

在决策树算法中，熵是一个非常非常重要的概念。一件事发生的概率越小，我们说它所蕴含的信息量越大。比如：我们听女人能怀孕不奇怪，如果某天听到哪个男人怀孕了，那这个信息量就很大了…。

风轻云淡_Cauchy·2022-12-15 02:31

决策树算法案例：泰坦尼克号乘客生存预测

决策树算法案例：泰坦尼克号乘客生存预测1泰坦尼克号数据在泰坦尼克号和titanic2数据帧描述泰坦尼克号上的个别乘客的生存状态。这里使用的数据集是由各种研究人员开始的。

IT之一小佬·2022-12-14 08:22

编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为表4.3中数据生成一棵决策树

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.utils.multiclassimporttype_of_targetfromdecision_treeimporttreePlottterclassNode(object):def__init__(self):self.feature_name=None#特性的名称self.feature_index=Non

要努力呦·2022-12-13 20:26

网上下载或自己编程实现任意一种多变量决策树算法，并观察其在西瓜数据集3.0上产生的结果。

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.utils.multiclassimporttype_of_targetfromdecision_treeimporttreePlottterclassNode(object):def__init__(self):self.feature_name=None#特性的名称self.feature_index=Non

要努力呦·2022-12-13 20:26

SPSS决策树和神经网络

决策树常用于解决分类问题，决策树算法就是根据训练数据集，通过一系列的测试问题，从而完成对输出分类目标的进行划分，他首先有一个根节点(只出不进)，然后再有很多的内部节点(一入两出)，内部节点(只进不出)，

翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:36

数学建模之SPSS应用——分类预测（决策树）

二、常见算法（1）决策树算法核心问题有两个：第一，决策树的生长，也即利用训练样本集完成决策树的建立过程。第二，决策树的剪枝，也即利用测试样本集对所形成的决策树进行精简。（2

Jxufe渣渣斯·2022-12-13 07:00

sklearn（一）、决策树

决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。

阿涛的一天·2022-12-13 07:49

通俗理解决策树中的熵&条件熵&信息增益

参考通俗理解决策树算法中的信息增益说到决策树就要知道如下概念：熵：表示一个随机变量的复杂性或者不确定性。假如双十一我要剁手买一件衣服，但是我一直犹豫着要不要买，我决定买这件事的不确定性（熵）为2.6。

marsggbo·2022-12-13 06:51

从相亲说起，通俗理解决策树算法

上面这段对话，我们可以抽象成如下的一棵树：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测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树具有监督式的特征提取与描述的功能，将输入变量根据目标设定来选择分支变量与分支方式，并以树枝状的层级架构呈现，以提取分类规则。构建决策树目的探索预测构建决策树的步骤数据准备决策树生长决策树修剪规则提取1数据准备的简单介绍决策树的分析数据包括我们

大数据技术派·2022-12-13 06:50

通俗理解决策树算法中的信息增益（最朴实的大白话,保准能看懂）

信息增益文章目录信息增益概念例子结论在决策树算法的学习过程中，信息增益是特征选择的一个重要指标，它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，说明该特征越重要，相应的信息增益也就越大。

忘川之水&·2022-12-13 06:19

决策树理解

决策树算法包含特征选择，决策树的生成，决策树的剪枝，这也算一个流程。本文主要是对特征选择

小耗子-Axel·2022-12-13 06:18

python决策树_决策树的python实现

常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信息熵增益最大的feature作为node，

weixin_39737831·2022-12-12 12:25

python决策树实例_Python机器学习之决策树算法实例详解

本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考，具体如下：决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。

weixin_39707597·2022-12-12 12:54

决策树算法python实现

决策树算法Python实现Python决策树实现一、sklearn实现决策树分类1.1导入sklean中的tree模块1.2使用sklean的基本流程1.3DecisionTreeClassifier(

阳云yy·2022-12-12 11:22

人工智能导论实验三：分类算法实验

实验三：分类算法实验一．实验目的4.掌握分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法，决策树算法，人工神经网络,支持向量机；5.编写朴素贝叶斯算法进行分类操作。

银河洗剑天上仙·2022-12-11 12:58

周志华《机器学习》习题4.4——python实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法

1.题目试编程实现基于信息熵进行话饭选择的决策树算法，并为表4.3中数据生成一棵决策树。

连长少尉·2022-12-11 11:58

常用的机器学习算法（使用 Python 和 R 代码）

R代码最常用的10种机器学习算法在Python和R中的代码对比：①线性回归算法（LinearRegression）②逻辑回归算法（LogisticRegression）③决策树算法（DecisionTree④

氤氲流觞·2022-12-11 09:46

python决策树分类鸢尾花_【sklearn决策树算法】DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 鸢尾花分类...

决策树算法决策树算法主要有ID3,C4.5,CART这三种。ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。

項羽Sama·2022-12-11 07:21

scikit-learn决策树类库函数介绍

DecisionTreeRegressor重要参数调参注意点二、训练和可视化决策树1.导入库2、训练决策树3、可视化决策树三、做出预测四、正则化超参数总结前言本文是参考了刘建平老师的关于scikit-learn对应决策树算法类库函数的介绍以及

PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:19

scikit-learn决策树算法

scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

abc_138·2022-12-11 07:49

[机器学习算法]决策树详解（属性划分+剪枝+缺失值/连续值处理）

在决策树算法中，有三种情形会导致递归返回。（1）当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分；（2）当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分。（3）当前结

TOMOCAT·2022-12-10 14:43

保姆级随机森林算法Python教学

摘要机器学习算法是数据挖掘、数据能力分析和数学建模必不可少的一部分，而随机森林算法和决策树算法是其中较为常用的两种算法，本文将会对随机森林算法的Python实现进行保姆级教学。

小皇的奶黄包·2022-12-10 13:33

决策树（简单）+代码实现

决策树理解代码实现理解由信息熵值决定是否作为节点，信息熵可以理解为信息作为区别的关键程度很全面的决策树算法由很多个决策树作为弱分类器，可以大幅提升准确率，比如随机森林代码实现先首先看下数据自己随便敲的csv

吴彦祖在coding·2022-12-09 01:31

机器学习-决策树算法代码详注

决策树基本知识：个人理解：通过数据的各类特征，进行有限次的划分（树型结构），使数据达到快速分类的效果。优点：计算复杂度不高，结果易于理解缺点：容易产生过拟合现象，所以需要对决策树进行剪枝前提知识：熵、信息增益（信息在数据划分之前和之后发生的变化大小，与熵的减小程度成正比，即数据有序程度成正比）：https://blog.csdn.net/hi_sir_destroy/article/details

咻哈·2022-12-09 01:29

【机器学习常见算法】决策树算法(含示例代码)

决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。几乎所有决策树有关的模型调整方法，都围绕这两个问题展开。

火柴先生·2022-12-09 01:28

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