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。
基于树的学习算法是十分流行且应用广泛的一类非参数化的有监督学习算法,这些算法既可用于分类又可用于回归。基于树的学习算法的基础是包含一系列决策规则(例如,“如果他们是男性……”)的决策树。这些决策规则看起来很像一棵倒置的树,第一个决策规则在顶部,随后的决策规则在其下面展开。在决策树中,每个决策规则产生一个决策节点,并创建通向新节点的分支。终点处没有决策规则的分支被称为叶子节点(leaf)。
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專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏:化学狗码砖的日常 blog:http://pytlab.org github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近由于开始要把精力集中在课题的应用上面了,这篇总结之后算法
作者 | Eryk Lewinson 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
决策树存储在 模型list 中的 estimators_ 属性中 rf 。我们可以检查列表的长度,它应该等于 n_estiamtors 值。
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术,数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。
在本文中,决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术,数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题
机器学习模型有强大而复杂的数学结构。了解其错综复杂的工作原理是模型开发的一个重要方面。模型可视化对于获得见解、做出明智的决策和有效传达结果至关重要。
以下是笔者见过的对可视化初学者们最友好的概括:数据可视化是数据视觉表现形式的科学技术研究,主要是借助图形化的手段来清晰有效地传达与沟通信息。但这绝不意味着数据可视化必须为实现其功能而去深究枯燥的绘图代码,亦或是为了使图画看上去高端绚丽而显得过于复杂。
【磐创AI导读】:这篇文章希望跟大家分享一个可视化决策树或者随机森林的工具。这可以帮助我们更好的去理解或解释我们的模型。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
决策树是一类非常强大的机器学习模型,在高度可解释的同时又在许多任务中有非常良好的表现。 决策树在ML模型的特殊之处在于它清晰的信息表示结构。 决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构。 知识结构以这样的方式保存和显示,即使非专家也可以容易地理解。
随着时间的推移,学习模型变得越来越复杂,很难直观地分析它们。人们经常听说机器学习模型是"黑匣子",从某种意义上说,它们可以做出很好的预测,但我们无法理解这些预测背后的逻辑。这种说法是正确的,因为大多数数据科学家发现很难从模型中提取见解。然而,我们可以使用一些工具从复杂的机器学习模型中提取见解。
之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点。
昨天推送中介绍了决策树的基本思想,包括从众多特征中找出最佳的分裂点,刚开始大家都是用选择这个特征后带来的信息增益为基本方法,后来发现它存在一个严重的bug,因此提出来了信息增益率(即还要除以分裂出来的那些节点对应的自身熵的和),再后来,又提出来一个与熵概念类似的基尼系数,根据这些理论和训练数据可以构建出一颗大树了。但是这颗大树的泛化能力一般,需要进行剪枝操作才能提升泛化能力,那么常用的剪枝策略都有哪些呢。 01 这真的好吗? 一个在训练数据集上可以取得100%的准确率的分类器,一定很好吗?未必好,因
选自arXiv 机器之心编译 参与:刘晓坤、黄小天 近日,针对泛化能力强大的深度神经网络(DNN)无法解释其具体决策的问题,深度学习殿堂级人物 Geoffrey Hinton 等人发表 arXiv 论文提出「软决策树」(Soft Decision Tree)。相较于从训练数据中直接学习的决策树,软决策树的泛化能力更强;并且通过层级决策模型把 DNN 所习得的知识表达出来,具体决策解释容易很多。这最终缓解了泛化能力与可解释性之间的张力。 深度神经网络优秀的泛化能力依赖于其隐藏层中对分布式表征的使用 [LeCu
前言: 通过第前面的学习介绍了机器学习回归模型创建的流程,并且知道了机器学习要做的事情是找到目标函数,优化它,通过每次迭代都使目标函数值最小,最优解就是目标函数最小化时侯对应的模型参数。而这一章会介绍一种和回归模型流程相反的模型—决策树,它是通过建立树模型之后,才得到的损失函数,并且成为衡量决策树模型的指标。有时候数据特征众多且巨大,可以利用这种直观的树结构对数据特征进行切分,然后再构建模型。 本章主要涉及到的知识点有: 信息熵 决策树 决策树优化 树剪枝算法 决策树可视化 算法思想:从决策到决策树 本节首
决策树是一种常用的机器学习算法,它可以用于分类和回归任务。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的决策树分类器,并介绍其原理和实现过程。
有时候,我们可能想用Python绘制决策树,以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一,因为我们可以看到如何正确地作决策。
本文介绍了决策树算法在机器学习中用于回归预测的常见方法,包括ID3、C4.5和CART等。同时,文章还探讨了如何使用回归树进行模型选择和剪枝,并给出了相应的Python代码示例。最后,文章对回归树模型和简单的标准线性回归模型进行了对比,并通过示例展示了回归树在复杂数据集上的预测效果。
根据已有的车祸数据信息,计算严重车祸发生率最高和最低的地区;并对车祸发生严重程度进行因素分析,判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度,分别有怎样的影响。
如果你还不知道决策树算法,你可以选择和韩梅梅同学一起边相亲边学习决策树(手动狗头):
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本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT(LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦!),而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树!掌握决策树,对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。
还在为如何抉择而感到纠结吗?快采用决策树(Decision Tree)算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型,具有高度可解释的同时,在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚,而不像一些机器学习方法是个黑匣子,这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构,该结构以这样的方式保存和显示学到的知识,即使是非专业人士也可以容易地弄明白。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
最近我们被客户要求撰写关于多输出(多因变量)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
选自Stanford 机器之心编译 参与:路雪、黄小天、刘晓坤 近日,斯坦福大学计算机科学博士生 Mike Wu 发表博客介绍了他对深度神经网络可解释性的探索,主要提到了树正则化。其论文《Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability》已被 AAAI 2018 接收。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.06178 近年来,深度学习迅速成为业界、学界的重要工具。神经网络再次成为解决图
对于初学者来说,机器学习相当复杂,可能很容易迷失在细节的海洋里。本文通过将机器学习算法分为三个类别,梳理出一条相对清晰的路线,帮助初学者理解机器学习算法的基本原理,从而更高效地学习机器学习。
原文链接:https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_3_decision_tree_2.html
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文为《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病
来源:NYT,arXiv 编译:闻菲、刘小芹 【新智元导读】《纽约时报》今日发文,记者走访Hinton在多伦多的实验室,为我们带来Hinton新作“Capsule Network”的更多信息。同时,新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文,使用训练好的神经网络创建一种软决策树(soft decision tree),以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建,一方面更好地理解,大神Hinton,一直奋斗在深度学习第一线。 2
但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。
随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展
决策树是一种非常有用的分类方法,它能够对新出现的对象给出正确的分类。比起文本描述的规则,我们更希望能使用图形来直观展示决策树的结果,这就是本文介绍的重点——决策树结果可视化。
本文使用sklearn的sklearn.tree.export_graphviz类函数实现分类决策树的可视化。需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件,具体配置方法可以自行百度,我前面写了一篇文章可供参考Python人工智能:Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介。
本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化,前文的知识不在过多概述,着重介绍这四个方面。
决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法,其目的是创建一种模型,从模型特征中学习简单的决策远着呢,从而预测一个目标变量的值。 scikit-learn tree模块提供DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类,分别用于分类和回归问题。
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