【转载】决策树的够建关键点

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。

【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。

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

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。

【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

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: for ixval in range(nxval):

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

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。

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。

【sklearn】2.分类决策树实践——Titanic数据集

在上一篇【sklearn】1.分类决策树学习了sklearn决策树的一些接口后，现在利用kaggle上泰坦尼克号的数据集进行实践。 数据集获取 在Kaggle上下载Tictanic数据集

【人工智能】机器学习之使用Python生成ID3决策树及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类

❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想： 给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。 常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset)

机器学习2：KNN决策树探究泰坦尼克号幸存者问题

KNN决策树探究泰坦尼克号幸存者问题 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz from sklearn.metrics import

机器学习2：KNN决策树探究泰坦尼克号幸存者问题

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机器学习模型从理论到实战|【005-决策树与随机森林】客户流失预测

决策树与随机森林：从可解释性到集成方法 决策树和随机森林是机器学习中常见的两种算法，它们在分类和回归任务中广泛应用，尤其在处理具有复杂非线性关系的数据时具有显著优势。决策树具有较好的可解释性，而随机森林作为一种集成学习方法，在提高模型准确性和鲁棒性方面表现出色。本文将介绍决策树的

泰坦尼克号案例分析：决策树分类

X_train 5.建模 这反而是最简单的一步，调参侠请求出战。当然这里还是简单介绍一下决策树分类器的基本原理。其实很简单，就是一堆数据从上往下，按照各自的特征进入不同的分支，在这个过程中机器会学习到从上到下分别应该选择哪一种特征来分类，最后生成的树就是已经训练好的树，此时树的每个分

面试题：决策树对缺失值是如何处理的

今天去面试算法岗位，被问到了一个问题，分享给大家，希望对大家有帮助：决策树对缺失值是如何处理的?决策树处理缺失要考虑以下三个问题： 1、当开始选择哪个属性来划分数据集时，样本在某几个属性上有缺失怎么处理：（1）忽略这些缺失的样本。 （2）填充缺失值，例如给属性A填充一个均值或者用

决策树可视化Graphviz中文乱码问题~

在使用Graphviz进行决策树可视化的过程中遇到一个问题：export_graphviz似乎不支持中文，当feature_name包含中文时，导出的决策树pdf中文都是乱码。查了一些资料，说是要把源文件保存为UTF-8的格式，但在

Python实现决策树 - "众数"挑选器、随机挑选器

的策，选取某类或某个特定的元素返回，以作为选择的结果 【note】这几个挑选器可供实现"决策树"算法中，当使用预剪枝策略停止分裂时，挑选出一个提前结束决策树叶节点的lable。 （1）一种称之为“众数投票器”，顾名思义是按照以容器（Collection）中