C4.5决策树第26页

使用Python中从头开始构建决策树算法

决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。

deephub·2023-08-09 15:40

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 详细说明

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数用于构建决策树，默认使用CART算法，现对该函数参数进行说明，参考的是scikit-learn0.20.3版本。

Smile_未来可期·2023-08-09 05:39

【机器学习 | 决策树】利用数据的潜力:用决策树解锁洞察力

希望大佬带带）该文章收录专栏[✨—《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》—✨]决策树1.1分类决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数

计算机魔术师·2023-08-09 05:21

机器学习实验-决策树、朴素贝叶斯、KNN模型的应用

实验决策树-西瓜数据集基于基尼系数剪枝人体运动状态预测数据集西瓜数据集人体特征数据集机器学习数据集有两个，一个是西瓜数据集，另一个是人体特征数据集决策树-西瓜数据集基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的实现过程

Tancy.·2023-08-09 02:38

吃瓜教程-Task03

基本流程决策树基于树的结构来进行决策图中叶子节点对应决策结果，而其他的每个节点对应于每个属性的测试。从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。

BIT_mk·2023-08-08 15:16

机器学习---监督学习和非监督学习

常见算法：K近邻算法线性回归logistic回归支持向量机（SVM）决策树和随机森林神经网络无监督学习无监督学习的训练数据都是未经标

末世灯光·2023-08-08 13:46

【IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建鸢尾花决策树分类预测模型】

决策树进行鸢尾花分类的案例背景说明：通过IDEA+Spark3.4.1+sbt1.9.3+SparkMLlib构建鸢尾花决策树分类预测模型，这是一个分类模型案例，通过该案例，可以快速了解SparkMLlib

pblh123·2023-08-08 12:58

决策树和随机森林对比

1.用accuracy来对比#-*-coding:utf-8-*-"""accuracy来对比决策树和随机森林"""fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportload_wine

乘乘凉·2023-08-08 11:32

决策树？都做不到！谁能解决可解释性AI？

神经网络是准确的，但无法解释；在计算机视觉中，决策树是可解释的，但不准确。可解释性AI（XAI）试图弥合这一分歧，但正如下面所

喜欢打酱油的老鸟·2023-08-08 09:37

数据分类机器学习算法（支持向量机 | 朴素贝叶斯 | 逻辑回归 | 决策树 | 神经网络）

案例根据症状，实验室结果和历史诊断预测临床诊断使用索赔金额，药物易感性，疾病和提供者等数据预测医疗保健索赔是否为欺诈以下是用于预测分类结果的最常用算法的介绍：支持向量机，朴素贝叶斯，逻辑回归，决策树和神经网络支持向量机如果在

亚图跨际·2023-08-08 05:08

Matlab实现决策树算法（附上多个完整仿真源码）

决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现决策树算法。

YOLO数据集工作室·2023-08-07 20:45

回归决策树模拟sin函数

#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotaspltplt.switch_backend("TkAgg")#创建了一个随机数生成器对象rngrng=np.random.RandomState(1)print("rng",rng)#5*rng.rand(80,1)生成一个80行、1列的数

乘乘凉·2023-08-07 18:36

sklearn中使用决策树

1.示例criterion可以是信息熵，entropy，可以是基尼系数gini#-*-coding:utf-8-*-fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwine=load_wine()#print(wine.feature_n

乘乘凉·2023-08-07 18:05

python机器学习（七）决策树(下) 特征工程、字典特征、文本特征、决策树算法API、可视化、解决回归问题

决策树算法特征工程-特征提取特征提取就是将任意数据转换为可用于机器学习的数字特征。计算机无法直接识别字符串，将字符串转换为机器可以读懂的数字特征，才能让计算机理解该字符串(特征)表达的意义。

hwwaizs·2023-08-07 18:05

西瓜书读书笔记整理（五）—— 第四章决策树

第四章决策树4.1基本流程4.1.1什么是决策树算法4.1.2决策树学习的目的4.1.3决策树学习基本过程4.1.4决策树学习基本算法4.1.5递归结束的三种情况4.2划分选择4.2.1信息增益（informationgain

smile-yan·2023-08-07 18:04

机器学习——决策树1（三种算法）

要开始了…内心还是有些复杂的因为涉及到熵…单纯的熵，可以单纯复杂的熵，如何能通俗理解呢…我也没有底气，且写且思考吧1.决策树分类思想首先，决策树的思想，有点儿像KNN里的KD树。

# JFZero·2023-08-07 11:01

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

文章目录1.引言1.1机器学习的定义1.2重要性和应用场景重要性应用场景2.机器学习的早期历史2.1初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

（统计学习方法|李航）第五章决策树——一二三节：决策树模型与学习，特征选择，决策树的生成，

目录一，决策树模型与学习1.决策数模型2.决策树与if-then规则3.决策树与条件概率分布4.决策树学习二，特征选择1.特征选择问题2.信息增益3.信息增益比三，决策树的生成1.ID3算法2.C4.5

Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

（统计学习方法|李航）第五章决策树——四五节：决策树的剪枝，CART算法

目录一，决策数的剪枝二，CART算法1.CART生成（1）回归树的生成（2）分类树的生成2.CART剪枝（1）剪枝，形成一个子树序列（2）在剪枝得到的子树序列T0,T1-----,Tn中通过交叉验证选取最优子树Ta一，决策数的剪枝二，CART算法1.CART生成（1）回归树的生成（2）分类树的生成2.CART剪枝（1）剪枝，形成一个子树序列（2）在剪枝得到的子树序列T0,T1-----,Tn中通过

Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

[R - ml] 决策树

install.packages(c('rpart','partykit','rpart.plot'))require(rpart)require(rpart.plot)require(partykit)require(caret)set.seed(2014)inTrain=createDataPartition(y=iris$Species,p=0.8,list=FALSE)irisTrain=

XuXiaolu·2023-08-06 14:41

python机器学习（六）决策树(上) 构造树、信息熵的分类和度量、信息增益、CART算法、剪枝

决策树算法模拟相亲的过程，通过相亲决策图，男的去相亲，会先选择性别为女的，然后依次根据年龄、长相、收入、职业等信息对相亲的另一方有所了解。

hwwaizs·2023-08-06 11:03

【数据挖掘】-决策树

算法原理：决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程。由节点和有向边组成，节点分为内部节点和叶子点，其中每个内部节点表示一个特征或者属性，叶节点表示类别。

silent_eyes_77·2023-08-06 07:23

Python实现决策树算法：完整源码逐行解析

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。决策树的优点是易于理解和解释，可以处理数值和类别数据，可以处理缺失值和异常值，可以进行特征选择和剪枝等操作。

高垚淼·2023-08-06 06:06

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

目录一、决策树二、区别三、ID31、信息熵与条件信息熵2、信息增益（IG，informationgain）3、生成步骤四、C4.51、信息增益率2、连续特征3、缺失值4、正则化5、总结五、CART1、简介

戎梓漩·2023-08-06 05:34

决策树与GBDT方法串讲

在梳理知识的时候，需要把知识串起来，才能更好的理解知识，因此本文的目的是结合GBDT方法与决策树方法串联起来，以更好的理解GBDT算法。我们都知道，简单的决策树的算法有ID3，C4.5，还有CART。

打杂算法工程师·2023-08-05 21:59

unity行为决策树实战详解

一、行为决策树的概念行为决策树是一种用于游戏AI的决策模型，它将游戏AI的行为分解为一系列的决策节点，并通过节点之间的连接关系来描述游戏AI的行为逻辑。

Clank的游戏栈·2023-08-05 17:15

机器学习概述及其主要算法

目录1、什么是机器学习2、数据集2.1、结构3、算法分类4、算法简介4.1、K-近邻算法4.2、贝叶斯分类4.3、决策树和随机森林4.4、逻辑回归4.5、神经网络4.6、线性回归4.7、岭回归4.8、K-means5

逐梦苍穹·2023-08-05 16:53

决策树与随机森林

目录决策树是：Why：How：基本概念决策树生成举例决策树缺点参考Demo随机森林1.是：2.Why：3.How：参考Demo决策树是：1.一种有监督的分类（或预测）算法。

英雄史诗·2023-08-05 09:59

C4.5算法

数据集如下：使用C4.5算法来构建决策树。1、首先，计算整个数据集的信息熵，公式为：其中，表示类别的个数，表示样本属于第个类别的概率。

SmartDemo·2023-08-04 23:59

CART算法

label）样本集合根据特征A是否取某一值被分割成、二、举例假设我们有一个二元分类问题，数据集包含以下四个样本：id年龄有工作有房子1青年无无2中年有有3中年无无4老年有有可以使用CART算法来建立一个决策树模型

SmartDemo·2023-08-04 23:59

阅读营day15

工具1：决策树，是一种把决策节点画成树的辅助决策工具，一种寻找最优方案的画图法。概率树在决策树的基础上，增加了对条件发生概率的预测和对结果收益的评估，然后加权平均得到一个

金源儿_505c·2023-08-04 19:14

【Python机器学习】实验08 决策树

文章目录决策树1创建数据2定义香农信息熵3条件熵4信息增益5计算所有特征的信息增益，选择最优最大信息增益的特征返回6利用ID3算法生成决策树7利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归

Want595·2023-08-04 14:15

穷举&&深搜&&暴搜&&回溯&&剪枝(2)

一)电话号码的字母组合17.电话号码的字母组合-力扣（LeetCode）1)画出决策树:只是需要对最终的决策树做一个深度优先遍历把图画出来，知道每一层在干什么，代码就能写出来了2)定义全局变量:1)定义一个哈希表来处理数字和字符串的映射关系

辅助东皇燕双鹰·2023-08-04 10:12

穷举&&深搜&&暴搜&&回溯&&剪枝(1)

一)全排列:46.全排列-力扣（LeetCode）1)先画出决策树:越详细越好，就是我们在进行暴力枚举这道题的过程中，如何不重不漏地将所有的情况全部枚举到，把这个思想历程给画下来，就可以了，把每一步的决策树画出来

辅助东皇燕双鹰·2023-08-04 10:42

穷举&&深搜&&暴搜&&回溯&&剪枝(3)

LeetCode）1)从每一个字符开始进行枚举，如果枚举的是一个数字字符，直接忽视如果是字母的话，进行选择是变还是不变2)当进行遍历到叶子结点的时候，直接将结果存放到ret里面即可3)相对于是对于这个决策树做一个深度优先遍历

辅助东皇燕双鹰·2023-08-04 10:40

基于weka手工实现ID3决策树

一、决策树ID3算法相比于logistic回归、BP网络、支持向量机等基于超平面的方法，决策树更像一种算法，里面的数学原理并不是很多，较好理解。

非妃是公主·2023-08-04 03:59

机器学习系列7：CART树和剪枝

一、剪枝1.为什么要剪枝在决策树生成的时候，更多考虑的是训练数据，而不是未知数据，这会导致过拟合，使树过于复杂，对于未知的样本不准确。

_世界和平_·2023-08-04 03:30

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine

zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

机器学习实战13-超导体材料的临界温度预测与分析(决策树回归,梯度提升回归,随机森林回归和Bagging回归)

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战13-超导体材料的临界温度预测与分析(决策树回归,梯度提升回归,随机森林回归和Bagging回归)，这几天引爆网络的科技大新闻就是韩国科研团队宣称发现了室温超导材料

微学AI·2023-08-03 18:52

分类算法实测

决策树算法数据集是某学校男性女性的身高体重信息。

匪_3f3e·2023-08-03 13:12

机器学习算法之决策树（decision tree）

1决策树算法介绍决策树(DecisionTree,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构形式表达的预测分析模型。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:02

机器学习十大经典算法

本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价值。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:31

机器学习算法----KNN K邻近 (K值的选择) (学习笔记)

各种聚类笔记支持向量机SVM笔记决策树与随机森林笔记KNN简介KNN的全称是K

深度不学习！！·2023-08-03 02:25

2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例：随机森林

如果用图来表示他们之间的关系如下：决策树–DecisionTree在解释随机森林前，需要先提一下决策树。决策树是一种很简单的算法，他的解释性强，也符合人类的

m0_71450098·2023-08-02 17:25

决策树实例

#决策树实例#importnumpyasnpfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer#fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportcsvfromsklearnimporttreefromsklearnimportpreprocessing

亮话科研·2023-08-02 14:01

C5.0决策树建立个人信用风险评估模型

本案例，我们将使用C5.0决策树算法建立一个简单的个人信用风险评估模型。

圆脸脸lxj·2023-08-02 07:47

随机森林构造有哪些步骤？随机森林构造案例

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。

传智教育·2023-08-02 07:44

决策树的划分依据之：信息增益率

在上面的介绍中，我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为0.9182，远大于其他候选划分属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0,也就是其信息增益为0.9182.但是很明显这么分类,最后出现的结果不具有泛化效果.无法对新样本进行有效预测.实际上，信息增益准则对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不

传智教育·2023-08-02 07:42

2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例_ ID3-决策树分类算法

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法的优化处

m0_71450098·2023-08-02 05:48

基于pyspark的波士顿房价预测案例

目录一、问题描述：二、机器学习预测模型概述：三、数据获取四、数据预处理五、模型训练六、模型评估本实验包含线性回归模型、梯度上升回归、决策树、随机森林、梯度回归树五种模型的创建和比较以及加载！

Siobhan. 明鑫·2023-08-01 21:25

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