决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归，算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。
在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。
本文介绍了机器学习中的决策树算法，包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时，还介绍了scikit-learn库中的决策树实现，以及如何使用该库进行机器学习。
和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务.
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。
在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 文末附代码关键字，回复即可下载。 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下： 决策树分类实战 决策树算法简介 决策树回归实战 决策树稳定性分析 一. 决策树分类实战 决策树其实是一种很容易理解的一种算法，我们来
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(20)之Adaboost算法原理小结）中，对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。 Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接，就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个，从名
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码) 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下： 决策树分类实战 决策树算法简介 决策树回归实战 决策树稳定性分析 一. 决策树分类实战 决策树其实是一种很容
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
In this recipe, we're going to show how you can keep your model around for a later usage.For example, you might want to actually use a model to predict the outcome and automatically make a decision.
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。
上面文章《决策树模型（一）理论》中，已详细介绍了决策树原理，包括决策树生长原理，决策树的特征选择原理，决策树剪枝策略以及决策树处理缺失值原理等等。如果您还没有阅读，可点击跳转，或关注公众号<数据STUDIO>获取文章详情。
在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会（NBA）是北美主要的男子职业篮球联赛，被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队（美国29个，加拿大1个）。
简单地说，决策树算法相等于一个多级嵌套的选择结构，通过回答一系列问题来不停地选择树上的路径，最终到达一个表示某个结论或类别的叶子节点，例如有无贷款意向、能够承担的理财风险等级、根据高考时各科成绩填报最合适的学校和专业、一个人的诚信度、商场是否应该引进某种商品、预测明天是晴天还是阴天。
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。
CART全称为Classification and Regression Tree。
导语：随机森林和决策树相比，能更好的防止过拟合。虽然每个基分类器很弱，但最后组合的结果通常很强，这也类似于：“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。对比发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持
摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。那么现在我来整理一下近几日学习的笔记，和大家一起分享学习这个知识点。对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。在我们大致搭建好训练模型之后，我们需要确定RF分类器中的重要参数，从而可以得到具有最佳参数的最终模型。这次调参的内容主要分为三块：1.参数含义；2.网格搜索法内容；3.实战案例。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。
转自https://blog.csdn.net/qq_16000815/article/details/80954039
模型参数定义了如何使用输入数据来获得所需的输出，并在训练时进行学习。相反，超参数首先确定了模型的结构。
看了一些市面上的经典教材，感觉决策树剪枝这一部分讲的都特别晦涩，很不好理解。本文以理论白话+具体案例的形式来讲清楚这个重要知识点，打好决策树这个基础，有助于理解之后我们要讲解的随机森林、gbdt、xgboost、lightgbm等模型。
如果你是一个Python程序员，或者你正在寻找一个牛逼的库，使你可以应用机器学习到生产系统上，那么你会要认真考虑的库就是scikit-learn。在这篇文章中，你会得到一个scikit-learn库的概述和有用的参考。
在《从零开始学Python【34】--CART决策树（理论部分）》期中我们介绍了有关CART决策树的构造和节点选择的理论知识，但理论终究需要实战进行检验。本文我们就从实战的角度，继续介绍CART决策树的实际应用。
如果你是一名Python程序员，并且你正在寻找一个强大的库将机器学习引入你的项目，那么你可以考虑使用Scikit-Learn库。
最近刚好有项目要用决策树实现，所以把整理的Python调用sklearn实现决策树代码分享给大家。
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰（下图大佬，没错，是图灵，因为我没找到昆兰大佬的照片）在学术休假时提出的。期间，他到斯坦福大学访问，选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则，以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死，昆兰在这个任务中得到灵感，之后又将该部分工作整理出来于1979年发表，并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世，比如ID4、ID5、C4.5、和 CART（Classification and Regression Tree） 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上，使用sklearn工具包进行算法实践，如果大家没有掌握基本算法原理，文中也会给出一些优秀的链接方便大家学习。如果大家对基本分类算法的基本原理有需求，可以在评论区写下自己的需求，我们会根据大家的意见推出相应的分享。
决策树Decision Tree是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题 。
本笔记介绍两种分类算法——决策树和随机森林决策树，用它预测NBA篮球赛的获胜球队。比起其他算法，决策树有很多优点，其中最主要的一个优点是决策过程是机器和人都能看懂的，我们使用机器学习到的模型就能完成预测任务。
前面介绍的决策树通常还有一个名字，叫做 CART（读音与cut相近）。CART 是 Classification And Regression Tree 的首字母缩写，通过 Classification And Regression Tree 的字面意思可以看出，CART 这种决策树既能够解决分类问题（Classification）也能够解决回归问题（Regression）。每个节点根据某种衡量系统不确定性的指标（信息熵或基尼系数）来找到某个合适的维度 d 以及维度 d 上的阈值 v，根据 d 和 v 对当前节点中的数据进行二分，通过这种方式得到的决策树一定是一颗二叉树，这也是 CART 这种决策树的特点。
如果你是一名Python程序员，或者你正在寻找一个强大的库，可以将机器学习运用到实际系统中，那么你要认真考虑一下scikit-learn。
注：信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度，即信息增益越大，信息的不确定性越小，而信息熵是度量信息混乱程度的，即信息熵越大，信息的不确定性越大。
首先来说一下集成学习。集成学习在学术界和工业界都有很高的热度，例如Kaggle竞赛中神挡杀神佛挡杀佛的XGBoost就是一个典型的例子。那么什么是集成学习？最通俗易懂的理解就是："三个臭皮匠，顶个诸葛亮"。把"臭皮匠"组合起来，其决策能力可能超过"诸葛亮"。
摘要：随机森林和决策树相比，能更好的防止过拟合。虽然每个基分类器很弱，但最后组合的结果通常很强，这也类似于：“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想。对比发现Random Forest（随机森林）和SVM（支持向量机）名列第一、第二名。 01 树与森林 在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量，通常完全生长的树会带来过拟合问题。过拟合一般由数据中的噪声和离群点导致，一种解决过拟合的方法是进行剪枝，去除树的一些杂乱的枝叶。 注：你可能需要参考前面的文章：《0x0B 菩提决策
比方说我们在招聘一个机器学习算法工程师的时候，会依照这样的流程进行逐层的评选，从而达到一个树形结构的决策过程。而在这棵树中，它的深度为3.最多通过3次判断，就能将我们的数据进行一个相应的分类。我们在这里每一个节点都可以用yes或者no来回答的问题，实际上我们真实的数据很多内容都是一个具体的数值。对于这些具体的数值，决策树是怎么表征的呢？我们先使用scikit-learn封装的决策树算法进行一下具体的分类。然后通过分类的结果再深入的认识一下决策树。这里我依然先加载鸢尾花数据集。
【导读】众所周知，Scikit-learn（以前称为scikits.learn）是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。
决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。
随机森林(Random Forest)基本原理参考:https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/54580994
前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说，Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型，然后将这些子模型集成在一起。使用 sklearn 实现 Bagging 这种集成学习，使用的基本分类器都是决策树，这种基本分类器使用决策树的集成学习通常被称为随机森林。 随机森林中的每一棵树都是通过随机的方式来训练生成的，因此具有随机性，这么多树放在一起，就形成了一个森林。前面实现的 Bagging Classifier，无论是 random subspaces classifier 还是 random patches classifier，指定的 base_estimator 参数都是 DecisionTreeClassifier（sklearn 封装的决策树类），因此都可以叫做随机森林。
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。 上周推送的机
逻辑回归，尽管他的名字包含"回归"，却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为 logit 回归，最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口：
网络上使用sklearn生成决策树的资料很多，这里主要说明遇见标量数据的处理。 经查验参考资料，sklearn并非使用了课上以及书上讲的ID3算法，而是选择了CART，该算法生成二叉树；scikit-learn使用了一种优化的CART算法，要求元数据为数值型（要能转换为np.float32类型的矩阵），因为该实现同时可以做回归分析。然而，题目数据中有天气等标量数据，所以还要进行转化，这里采用了sklearn中的LabelEncoder来将n个标量转化为1至n-1的整数。将数据训练完毕后，安装并使用了Grap
总第106篇 前言 先来简短的回顾一下决策树原理： 决策树学习的算法通常是一个递归地（根据某一准则，信息增益或基尼系数）选择最优切分点/特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程，这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建，继续在子数据集上循环这个切割的过程，直到所有的训练数据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止。 你也可以看这里： 决策树详解 决策树-CART算法 参数详解 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
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