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python决策树-1

https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78755544 本文主要内容: 通过简单的示例说明决策树,以及决策树的定义 信息熵概念,以及决策树...三种计算方法方法: 1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准) 2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准) 3.基尼指数(由CART作为特征选取标准) 树的生成ID3算法,C4.5算法 算法python...实现以及示例 ---- 决策树示例,以及决策树的定义 下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力,其中贷款用户主要具备三个属性:是否拥有房产,是否结婚,平均月收入。...定义(决策树) 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。..._cal_class_entropy(Y) ---- 树的生成ID3算法,C4.5算法 ---- 算法python实现以及示例

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python实现决策树

什么是决策树决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例: ? 决策树通常包含哪三个步骤? 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则? ?...直接以一个例子看看数如何构建决策树的: ? 根据不同的特征可以有不同的决策树: ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢? 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。...提到决策树就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择,而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策树如下: ?...由于ID3只有决策树的生成过程,因此容易过拟合。 CART算法? ? ? 以分类为例,CART使用基尼指数来进行特征选择: ? ? 还是以上述的数据集进行计算: ? ? ?

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决策树原理实例(python代码实现)_决策树实例

决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。...本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。...第一步,决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集。...第二步,决策树的剪技:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程,主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则,将那些影响预衡准确性的分枝剪除。...直到到所有的特征都用完了,二是划分后额信息增益足够小,那么决策树的生长就可以停止了,最终构成一颗决策树

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Python数据科学:决策树

作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 决策树呈树形结构,是一种基本的回归和分类方法。 决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。 下面通过从「译学馆」搬运的两个视频,来简单了解下决策树。...最后来实战一波,建立一个简单的决策树模型。 / 01 / 决策树算法 本次主要涉及两类决策树,Quinlan系列决策树和CART决策树。...剪树,去掉决策树中噪音或异常数据,在损失一定预测精度的情况下,能够控制决策树的复杂度,提高其泛化能力。 在剪树步骤中,分为前剪枝和后剪枝。.../ 02/ Python实现 惯例,继续使用书中提供的数据。 一份汽车违约贷款数据集。 读取数据,并对数据进行清洗处理。...对生成的决策树模型进行评估。

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Python基础算法解析:决策树

本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是决策树决策树是一种基于树结构的分类和回归算法,它通过一系列的问题对数据进行拆分,直到最终得到预测结果。...决策树的构建:递归地将数据集划分为更小的子集,直到达到停止条件为止(如达到最大深度、节点中的样本数小于阈值等)。 决策树的修剪(可选):对构建好的决策树进行剪枝操作,防止过拟合。...决策树的实现步骤 数据预处理:包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。 构建决策树:根据选择的特征和标签数据构建决策树模型。 预测:根据构建好的决策树对新的数据进行分类或者回归预测。...Python实现决策树 下面我们通过Python代码来演示如何使用决策树进行分类: from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import...总结 决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法,在实际应用中有着广泛的应用。通过本文的介绍,你已经了解了决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。

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Python机器学习--决策树算法

一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。...决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别,也能有效地识别新样本的类别。...由ID3算法得出一棵正确分类训练集中每个样例的决策树,见下图。 ? 决策树叶子为类别名,即P 或者N。其它结点由样例的属性组成,每个属性的不同取值对应一分枝。...ID3就是要从表的训练集构造图这样的决策树。实际上,能正确分类训练集的决策树不止一棵。Quinlan的ID3算法能得出结点最少的决策树。...二、PYTHON实现决策树算法分类 本代码为machine learning in action 第三章例子,亲测无误。

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【学习】决策树python实现方法

这篇文章主要介绍了决策树python实现方法,详细分析了决策树的优缺点及算法思想并以完整实例形式讲述了Python实现决策树的方法,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了决策树python....决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法...,计算机可以根据这种方法得到我们所需要的决策树。...完成了这个我们也就可以递归构造一个决策树了 2.信息增益 划分数据集的最大原则是将无序的数据变得更加有序。既然这又牵涉到信息的有序无序问题,自然要想到想弄的信息熵了。...,这时候就会采用多数表决的方式计算节点分类 createTree(dataSet, labels) 基于递归构建决策树

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Python 数据挖掘实例 决策树分析

第二个是是否设置 Anaconda 所带的 Python 3.6 为系统默认的 Python 版本,可以打勾。 安装完成后,在开始菜单中显示“Anaconda2”如下图所示。...image.png 安装显示界面 安装第三方程序包 Graphviz 目的是在决策树算法中八进制最终的树结构。...image.png 安装决策树依赖包 安装完成后先输入 python,然后再输入 import graphviz,测试是否成功安装,如上图所示。...决策树分析 格式化原始数据 将下图的表 demo 输入到 Excel 中,保存为.csv 文件(.csv 为逗号分隔值文件格式)。...image.png 学习表 编写数据分析代码 编写程序对上面的数据进行决策树分类,采用信息熵(entropy)作为度量标准。

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机器学习——决策树模型:Python实现

机器学习——决策树模型:Python实现 1 决策树模型的代码实现 1.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier) 1.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor...决策树模型既可以做分类分析(即预测分类变量值),也可以做回归分析(即预测连续变量值),分别对应的模型为分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)及回归决策树模型(DecisionTreeRegressor...1.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier) from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier X = [[1, 2], [3,...y_pred_proba[:,1] 2.2.3 模型预测及评估 在Python实现上,可以求出在不同阈值下的命中率(TPR)以及假警报率(FPR)的值,从而可以绘制ROC曲线。...Python大数据分析与机器学习商业案例实战[M]. 机械工业出版社, 2020. 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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决策树原理及Python代码实现

在本文中,我将讨论数学上如何使用信息论划分数据集,并编写代码构建决策树(本文使用ID3算法构建决策树,ID3算法可以用来划分标称型数据集)。...在执行数据分类时,需要使用决策树以及用于构造树的标签向量。然后,程序比较测试数据与决策树上的数值,递归执行该过程直到进入叶子节点;最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。...现在我们已经创建了使用决策树的分类器,但是每次使用分类器时,必须重新构造决策树,而且构造决策树是很耗时的任务。因此,为了节省计算时间,最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策树。...这里我们使用Python的pickle模块序列化对象。序列化对象可以在磁盘上保存对象,并在需要的时候读取出来。...,以后要使用决策树进行分类时,使用loadTree()函数直接调用即可。

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Python机器学习实战】决策树和集成学习(二)——决策树的实现

摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类。...(data, labels) Out[3]: {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}} 接下来要根据所建立的决策树...,同样运用上面那个简单的数据集:   上面就是决策树的一个简单实现过程,下面我们运用“隐形眼镜数据集”对上面的模型进行测试,部分数据如下: 前四列是样本特征,最后一列为样本类别,运用上边的数据集,...下面就使用python自带的sklearn进行决策树的建立,同时使用另一个比较著名的数据集——“红酒数据集”(数据集链接放在末尾)对建模过程进行了解。  ...首先导入决策树所需的包: # 导入决策树包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 画图工具包 import matplotlib.pyplot

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Python AI 教学 |决策树绘制函数介绍

1 基本思想 前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的,然而字典的表示形式非常不易于理解,决策树的主要优点就是直观易于理解...鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。...Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。...2 算法实现 1.获取决策树的叶节点数和树的层数 为保证绘制的决策树具有美观的比例和位置,我们必须要知道叶节点数和树的层数,以便正确确定x轴与y轴的长度。 【求叶子节点数】 ? 【求树的层数】 ?...运行结果(python3): ? 2.图示决策树 ? ? ? ? 函数说明 —— annotate ?

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Python从零开始构造决策树

專 欄 ❈ 作者:weapon,不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库,仅用python自带的标准库来构造一个决策树。...熵的计算公式: 对应的 python 代码: 条件熵的计算 根据计算方法: 对应的 python 代码: 其中参数 future_list 是某一特征向量组成的列表,result_list 是 label...信息增益 根据信息增益的计算方法: 对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点,要有左子树和右子树是必不可少的,除此之外还需要其他信息: 树的节点会有两种状态,叶子节点中 results...构造决策树 决策树中需要一个属性来指向树的根节点,以及特征数量。不需要保存训练集和结果集,因为这部分信息是保存在树的节点中的。...创建决策树 这里需要递归来创建决策树: 根据信息增益的特征索引将训练集再划分为左右两个子树。

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