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【技术分享】决策树分类

决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 1.2 决策树学习流程   决策树学习的主要目的是为了产生一棵泛化能力强的决策树。 尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况: 1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。 在MLlib中,信息熵和基尼指数用于决策树分类,方差用于决策树回归。 2 实例与源码分析 2.1 实例   下面的例子用于分类。 = false, @Since("1.2.0") @BeanProperty var checkpointInterval: Int = 10) extends Serializable   决策树的实现我们在随机森林分类专题介绍

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机器学习_分类_决策树

机器学习_分类_决策树 决策树算法是借助于树的分支结构实现分类。 当选择某个特征对数据集进行分类时,数据集分类后的信息熵会比分类前的小,其差值即为信息增益。 信息增益可以衡量某个特征对分类结果的影响大小,越大越好。 信息增益=abs(信息熵(分类后)-信息熵(分类前)) Gain(R)=Info(D)−InfoR(D) 决策树降剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据,专门针对训练集创建出来的分支 :即通过局部最优构造全局最优 svm: 模型在真实世界中也应用场景 支撑向量机用于文本和超文本的分类; 用于图像分类; 用于手写体识别; 这个模型的优势是什么? 决策树匹配的数据过多时; 分类的类别过于复杂; 数据的属性之间具有非常强的关联。 根据我们当前数据集的特点,为什么这个模型适合这个问题。

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    R分类算法-决策树算法

    决策树(Decision Tree) 它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类规则,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习。 优点: 决策树有易于理解和实现; 决策树可处理数值型和非数值型数据; 基于条件的决策树在party包里 install.packages(“party”) ctree(formula,data 0.91242236 0.08757764 Plans to attend 0.32531646 0.67468354 可以看到,决策树准确率

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    【sklearn】1.分类决策树

    前言 决策树是机器学习中的一种常用算法。相关数学理论我也曾在数学建模专栏中数学建模学习笔记(二十五)决策树 介绍过,本篇博文不注重相关数学原理,主要注重使用sklearn实现分类树的效果。 sklearn中的决策树 模块sklearn.tree 树类型 库表示 分类树 tree.DecisionTreeClassifier 回归树 tree.DecisionTreeRegressor 生成的决策树导出为 DecisionTreeClassifier 重要参数 criterion 决定不纯度的计算方法 为了要将表格转化为一棵树,决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法,对分类树来说,衡量这个“最佳”的指标叫做 这就是分类决策树,每一个分支节点上第一行代表分支的依据。 颜色代表不纯度,颜色越深代表代表不纯度越小,叶子节点不纯度为0。 上面是分类树的结果,环形数据可以看到左侧出现一块白色,说明分类效果不好。

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    决策树算法实现分类案例

    x_test = vec.transform(x_test. to_dict (orient= 'record')) #从sklearn.tree中导人决策树分类器。 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #使用默认配置初始化决策树分类器。 dtc.fit(x_train, y_train) #用训练好的决策树模型对测试特征数据进行预测。 print(dtc.score(x_test, y_test)) # 输出更加详细的分类性能。 survived 0.58 0.80 0.67 93 avg / total 0.81 0.78 0.79 329 决策树模型总体在测试集上的预测准确性约为

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    实例讲解决策树分类

    如何构造决策树 决策树算法的核心是通过对数据的学习,选定判断节点,构造一颗合适的决策树。 假设我们从用户行为日志中整理出如下数据: ? 如果集合中的每一个数据项都属于同一分类,那么推测的结果总会是正确的,因此误差率是 0;如果有 4 种可能的结果均匀分布在集合内,出错可能性是75%,基尼不纯度为 0.75。 决策树 决策树剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据,专门针对训练集创建出来的分支,其熵值可能会比真实情况有所降低。 如何剪枝 人工设置一个信息增益的阀值,自下而上遍历决策树,将信息增益低于该阀值的拆分进行合并 处理缺失数据 决策树模型还有一个很大的优势,就是可以容忍缺失数据。 决策树主要解决分类问题(结果是离散数据),如果结果是数字,不会考虑这样的事实:有些数字相差很近,有些数字相差很远。

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    实例讲解决策树分类

    如何构造决策树 决策树算法的核心是通过对数据的学习,选定判断节点,构造一颗合适的决策树。 如果集合中的每一个数据项都属于同一分类,那么推测的结果总会是正确的,因此误差率是 0;如果有 4 种可能的结果均匀分布在集合内,出错可能性是75%,基尼不纯度为 0.75。 ,信息增益最大的拆分为本次最优拆分 递归执行1、2两步,直至信息增益<=0 执行完上述步骤后,就构造出了一颗决策树,如图: 决策树 决策树剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据 如何剪枝 人工设置一个信息增益的阀值,自下而上遍历决策树,将信息增益低于该阀值的拆分进行合并 处理缺失数据 决策树模型还有一个很大的优势,就是可以容忍缺失数据。 决策树主要解决分类问题(结果是离散数据),如果结果是数字,不会考虑这样的事实:有些数字相差很近,有些数字相差很远。

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    R完成--决策树分类 一个使用rpart完成决策树分类的例子如下:

    传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而CART(分类与回归 )模型既可以用于分类、也可以用于回归,对于回归树(最小二乘回归树生成算法),需要寻找最优切分变量和最优切分点,对于分类树(CART生成算法),使用基尼指数选择最优特征。   box.col="green",            border.col="blue", split.col="red",            split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树 box.col="green",            border.col="blue", split.col="red",            split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树

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    R完成--决策树分类 一个使用rpart完成决策树分类的例子如下:

    传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而CART(分类与回归 )模型既可以用于分类、也可以用于回归,对于回归树(最小二乘回归树生成算法),需要寻找最优切分变量和最优切分点,对于分类树(CART生成算法),使用基尼指数选择最优特征。   box.col="green",            border.col="blue", split.col="red",            split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树 box.col="green",            border.col="blue", split.col="red",            split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树

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    基于决策树的鸢尾花分类

    2.决策树分类代码 第1-3行代码导入库;第5-7行代码获取样本的特征x和分类结果y; 第9行代码划分训练集和测试集,比如关键字参数test_size=0.3表示测试集占总比例30%,如下图所示: ? image.png 第11-14行代码是模型训练,第11行实例化DecisionTreeClassifier对象赋值给变量dt_model,第12行将训练集的特征和分类结果交给模型进行训练,使用的是DecisionTreeClassifier 第14行使用DecisionTreeClassifier对象的score方法对测试结果评分,需要填入2个参数:第1个参数是测试集的特征test_x,第2个参数是测试集的分类结果test_y。

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    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。 二、决策树分类   决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例,树的内部结点表示对某个属性的判断,该结点的分支是对应的判断结果;叶子结点代表一个类标。 ?    决策树算法有一个好处,那就是它可以产生人能直接理解的规则,这是贝叶斯、神经网络等算法没有的特性;决策树的准确率也比较高,而且不需要了解背景知识就可以进行分类,是一个非常有效的算法。 属性选择方法AttributeSelectionMethod(),选择最佳分类属性的方法. 输出:一棵决策树.

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    非线性分类决策树

    本文为 scikit-learn机器学习(第2版)学习笔记 相关知识:《统计学习方法》决策树(Decision Tree,DT) 1. 决策树优缺点 优点: 不要求对数据进行标准化 可以进行多元分类而无需使用OvO,OvA等策略 缺点: 更容易过拟合,需要剪枝(设置树的最大深度、节点实例数量超过阈值才建立子节点) 本质上是贪心算法,不保证全局最优

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    第3章:决策树分类器 - 编码

    image.png 在第二部分中,我们尝试探索sklearn库的决策树分类器。我们将调整理论部分讨论的参数和结账准确性结果。 ] = 1; count = count + 1 docID = docID + 1 return features_matrix, train_labels 进入决策树分类器的世界 决策树分类器的代码类似于前两个分类器Naive Bayes和SVM。 使用此参数,如果工作集中的项目数减少到指定值以下,则决策树分类器将停止拆分。 以下是最小样本分割为10的图表。 sklearn库中的默认值为2。 modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 最后的想法 决策树分类策略

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    第3章:决策树分类器 - 理论

    H = 熵 迎阅读监督学习的第三个基本分类算法。决策树。像前面的章节(第1章:朴素贝叶斯和第2章:SVM分类器)一样,本章也分为两部分:理论和编码练习。 在这一部分,我们将讨论理论和决策树背后的工作。 在第二部分中,我们修改了sklearn库中决策树分类器的垃圾邮件分类代码。我们将比较Naive Bayes和SVM的准确性。 ? 拒绝和招聘的黑暗面! 正如您现在猜到的那样,决策树会尝试做什么。 决策树分类器通过识别行重复地将工作区域(绘图)划分为子部分。(重复,因为可能存在两个相同类别的远距离区域,如下图所示)。 ? image.png ---- 最后的想法 基于最大信息增益有效划分是决策树分类器的关键。 在接下来的部分,我们将使用Python中sklearn库代码决策树分类。我们将通过容忍一些杂质来调整一些参数以获得更高的准确度。 ---- 我希望本节有助于理解Decision树分类器背后的工作。

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    自适应公平感知决策树分类

    然而,由于现有的历史数据往往具有内在的歧视性,即在接受积极分类时,拥有一个或多个敏感属性的成员的比例高于总体人口中的比例,这使得决策支持系统缺乏公平性,从而使人们越来越关注所采用的模型的问责制和公平性。 本文提出了一种基于学习机制的在线流决策公平分类器。我们的学习模型FAHT(公平感知Hoeffding Tree)是对流上决策树归纳的著名Hoeffding树算法的扩展,它也考虑了公平性。

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    决策树:最清晰明了的分类模型

    决策树属于监督学习算法的一种,根据原始输入数据中的特征,构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子,输入数据如下 ? 一共有14个样本,其中9个早上都出去打球,5个早上没出去打球。 输入数据的每一个特征作为决策树中的一个节点,根据其取值的不同,划分不同的分支,根据各个特征的取值,按照这个树状结构就可以解释一个样本的分类情况。 对于决策树模型,其解释性非常强,可以看做是一连串的if-else条件,根据该条件就可以轻松的预测一个新的样本点。决策树的输入和输出都比较直观,核心就在于构建合适的分类树。 除了基于熵的信息增益,还有一种CART算法,该算法扩展了传统的决策树,既可以进行回归,也可以进行分类。 在处理回归问题时,采用最小二乘法的思想,即均方误差最小来选取特征;在处理分类问题时,采用基尼指数来表征样本的混乱程度。基尼系数的计算公式如下 ? 相比熵而言,基尼系数没有对数运算,计算更快捷。

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    机器学习决策树:sklearn分类和回归

    1 逻辑回归和决策树分类比较 昨天的推送机器学习:对决策树剪枝,分析了决策树需要剪枝,今天再就这个话题,借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后,该如何解决的问题。 从结果中可以看出,逻辑回归的分类效果是不错的,那么我们尝试用决策树分类这个数据集,看看效果是怎么样的。 ? 因此在做决策树回归时,和分类一样,也要考虑过拟合的问题,如果发生过拟合,一般通过调整决策树的超参数来降低过拟合。 好了,这三天笔记了决策树的一些基本理论:特征选取方法,如何防止过拟合的发生,以及sklearn中的API直接调用模拟了决策树分类和回归。 接下来,是否准备自己手动编写一个决策树分类器和回归器,进一步加深对决策树CART算法的理解。

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    CART决策树原理(分类树与回归树)

    决策树在很多公司都实际运用于风险控制,之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法和Python中应用决策树算法预测客户等级。 本文目录 CART树理解 分类CART树生成 2.1 基尼指数 2.2 应用基尼指数生成CART分类树实例 回归CART树生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归树实例 CART CART(classification and regression tree)树:又称为分类回归树,从名字可以发现,CART树既可用于分类,也可以用于回归。 从上图知CART决策树分为分类CART树和回归CART树,只是在特征选择时一个采用基尼指数,一个采用残差平方和。 二、分类CART树生成 ? 其中T是任意子树,C(T)为子树的预测误差,分类树用基尼指数,回归树用均方误差。 |T|是子树T的叶子节点个数,a是正则化参数,用来平衡决策树的预测准确度和树的复杂度。

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    机器学习笔记之决策树分类Decision Tree

    决策树的优点: 决策树算法中学习简单的决策规则建立决策树模型的过程非常容易理解, 决策树模型可以可视化,非常直观 应用范围广,可用于分类和回归,而且非常容易做多类别的分类 能够处理数值型和连续的样本特征 0x02 决策树分类算法 2.1 基于ID3算法的决策分析 ID3是由J.Ross Quinlan在1986年开发的一种基于决策树分类算法。 基于C4.5算法的分类决策树 C4.5是J.Ross Quinlan基于ID3算法改进后得到的另有一个分类决策树算法。 (CART)的决策划分 在数据挖掘中,决策树主要有两种类似:分类树和决策树。 随机森林是包含多个决策树分类器。

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    独家 | 使用Python了解分类决策树(附代码)

    本教程介绍了用于分类决策树,即分类树,包括分类树的结构,分类树如何进行预测,使用scikit-learn构造分类树,以及超参数的调整。 ? 本教程详细介绍了决策树的工作原理 由于各种原因,决策树一种流行的监督学习方法。决策树的优点包括,它既可以用于回归,也可用于分类,易于解释并且不需要特征缩放。它也有一些缺点,比如容易过拟合。 本教程介绍了用于分类决策树,也被称为分类树。 什么是分类树? 分类和回归树(CART)是由Leo Breiman引入的,用一种于解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。本文只介绍分类树。 分类树 从本质上讲,分类树将分类转化为一系列问题。 结束语 虽然这篇文章只介绍了用于分类决策树,但请随意阅读我的其他文章《用于回归的决策树(Python)》。分类和回归树(CART)是一个相对较老的技术(1984),是更复杂的技术的基础。

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