【武汉HDZ】Python算法之分类与预测——决策树

【Python算法分类与预测】——决策树1.决策树定义　　决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。20 世纪 70 年代后期和 80 年代初期，机器学习研究者 J.Ross Quinlan 提出了 ID3 算法以后，决策树就在机器学习与数据挖掘领域取得了巨大的发展。Quinlan

决策树缺失值处理和剪枝

剪枝 剪枝分为预剪枝和后剪枝。预剪枝指的是在决策树生长过程中，对每个结点在划分先前进行估计，如果当前结点的划分不能带来决策树泛化能力的提升（验证集指标），则停止划分并将当前结点划分标记为叶结点。 后剪枝指的是先从测试集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶节点进行考察，若将该

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中子数据集的划分（不允许调用sklearn等库的源代码实现）

但动向很引发人们的关注)。紧接着改团队出版了JavaScript领域头一本以TensorFlow为主详细讲解深度学习的图书,并在不久后于2021年4月被翻译为中文版在人民邮电出版社发行,他就是斯坦利`比列斯奇等人所著的《JavaScript深度学习》。本文笔者认为,使用JavaScript家族的语言实现数据领域的相关

决策树算法的原理是什么样的？

决策树算法是一种常用的机器学习算法，适用于处理分类和回归问题。在Python数据分析中，决策树算法被广泛应用于预测分析、特征选择和数据可视化等领域。本文将详细介绍决策树算法的原理、Python的实现方式以及相关的实用技术点。 1. 决策树原理 1.1 决策树模型 决策树模型

数据挖掘从入门到放弃（二）：决策树

上篇内容介绍的是线性回归和逻辑回归模型，输入输出是连续值，分类模型的输出是一个有限集合，本篇介绍决策分类树算法” 决策树算法理解 决策树是直观运用概率分析的树形分类器，是很常用的分类方法，属于监管学习，决策树分类过程是从根节点开始，根据特征属性值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

【转载】决策树的够建关键点

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第11篇：决策树算法,学习目标【附代码文档】

1 背景介绍 决策树算法 4.2 决策树分类原理 1 熵 决策树算法 4.3 cart剪枝 1 为什么要剪枝 决策树算法 4.4 特征工程-特征提取 1 特征提取 决策树算法 4.5 决策树算法api 4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测 集成学习基础 5.1 集成学习算法简介 1

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第12篇：决策树算法,学习目标【附代码文档】

1 背景介绍 决策树算法 4.2 决策树分类原理 1 熵 决策树算法 4.3 cart剪枝 1 为什么要剪枝 决策树算法 4.4 特征工程-特征提取 1 特征提取 决策树算法 4.5 决策树算法api 4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测 集成学习基础 5.1 集成学习算法简介 1

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第13篇：决策树算法,学习目标【附代码文档】

1 背景介绍 决策树算法 4.2 决策树分类原理 1 熵 决策树算法 4.3 cart剪枝 1 为什么要剪枝 决策树算法 4.4 特征工程-特征提取 1 特征提取 决策树算法 4.5 决策树算法api 4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测 集成学习基础 5.1 集成学习算法简介 1

数据分析03-决策树

标签（空格分隔）： 数据分析 CART 创建决策树做分类 # encoding=utf-8 from sklearn.model_selection import train_test_split

【数据挖掘】任务3：决策树分类

要求 要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。 训练集和测试集可以自由定义，另外需要对温度和湿度进行概化，将数值变为概括性表述，比如温度热，温，凉爽，湿度变为高，中。

监督学习算法中梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees）

用残差作为目标值训练一个新的决策树模型。为了减少过拟合，每个样本在训练新的决策树时会引入一定的随机性，可以通过限制决策树的深度、随机选择特征等方式来实现。 更新模型：将新训练的决策树模型与当前模型进行加权融合，得到新的模型。为了避免过拟合，每个决策树的权重会根据某种损失函数进行更新。

ML之DT：基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+七种{1~7}深度的决策树{依次进行10交叉验证})

ML之DT：基于简单回归问题训练决策树(DIY数据集+七种{1~7}深度的决策树{依次进行10交叉验证})     目录 输出结果 设计思路 核心代码         输出结果 设计思路   核心代码 for iDepth in depthList:

【数据挖掘】-决策树算法+代码实现（七）

它能够对实例进行正确的分类。 决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。 决策树学习的损失函数：正则化的极大似然函数 决策树学习的测试：最小化损失函数 决策树学习的目标：在损失函数的意义下，选择最优决策树的问题。 点击并拖拽以移动 从例子出发

机器学习 - [源码实现决策树小专题]决策树中混杂度数值度量的Python编程实现（信息熵和基尼系数的计算）

现发散态势，但基尼系数最大为1，最小为0。这使得基尼系数在有些情况下用于混杂度的度量以实现某种算法时显得比基于信息熵的度量更方便。比如在决策树算法中，使用基于信息熵的信息增益总是会偏向于选取取值类型更多的特征，而这却不是我们所期待的。 基尼系数的计算步骤为： 确定当前特征有多少取值（i=1

决策树（Decision Tree）分类算法原理及应用

4.1 概述 决策树——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置。在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 4.2 算法思想

数据挖掘系列（6）决策树分类算法

从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 　　这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情绪识别。所有算法均在MATLAB环境下进行仿真实验。