上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中绿色节点表示判断条件，橙色节点表示决策结果，箭头表示在一个判断条件在不同情况下的决策路径，图中红色箭头表示了上面例子中女孩的决策过程。...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。...那么如何使用sklearn中的决策树呢，代码如下： #导入 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #读取训练集和测试集 train_x = pd.read_csv...本文重点是介绍如何在sklearn中使用这些算法，并非介绍其原理，使用的时候需要根据实际数据集的不同进行参数的调整，sklearn中也有网格搜索的方法可以选择最优参数。
树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。...一般地，一颗决策树包含一个根节点，若干个 内部节点；叶节点对应与决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。...从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的”分而治之“的策略，如下所示： ?...ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。...剪枝有两种： 先剪枝:在构造过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造。 后剪枝:先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。
一、初识决策树 决策树是一种树形结构，一般的，一棵决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点： 叶结点：树的一个方向的最末端，表示结果的输出； 根结点：初始样本全体； 内部结点：每个内部结点对应一个属性测试...，其每个判断路径上都经过了所有属性，这时对所有的叶结点规定输出类别为训练过程中到达该叶结点中的样本中比例最大（即利用了先验分布）的那一类，至此，一棵决策树训练完成。...决策树剪枝的基本策略： 1.预剪枝（prepruning） 在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行性能估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点；... 2.后剪枝（post-pruning） 先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换成叶结点能带来决策树泛化能力提升，则将该子树替换成叶结点。...后剪枝： 步骤： Step1：对于不经任何剪枝处理，仅依据某个信息纯度评价方法最终形成的一棵完整的使用了所有属性的决策树，从其最靠后的非叶结点开始，分别训练不剪去该结点和剪去该结点时的模型，比较泛化能力
，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。...3.学习过程 **特征选择：**特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从而衍生出不同的决策树算法。...4.一些概念 GINI系数: 熵： 设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为： 则随机变量X的熵定义为 ： 5.如何划分特征 通过一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况...预剪枝：在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶节点。...后剪枝：先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶节点进行考察，若将该节点对应的子树替换为叶节点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。
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）。 决策树型模型普及的一个原因是它们的可解释性很强。实际上，通过绘制完整的决策树可以创建一个非常直观的模型。...从这个基本的树系统可以引出各种各样的扩展，包括随机森林和堆叠（stacking）模型。本章将介绍如何训练、处理、调整、可视化和评估基于树的模型。 训练决策树分类器 问题描述 使用决策树训练分类器。...如果查看根节点，可以看到决策规则是，如果花瓣宽度小于或等于 0.8 就转到左分支，否则就转到右分支。...同时，我们还可以看到基尼不纯度指数为 0.667 ，样本数量为 150 ，每个分类中的样本数量分布为 [50,50,50] ，如果在该节点停止，将得到样本的预测分类为 setosa 。
树的右分支表示选择大于或等于拆分值的值，而左分支表示选择小于拆分值的值。叶节点用饼图表示，饼图显示叶中的观察值属于哪个类。这样，我们就可以很容易地看到哪个类是最主要的，所以也可以看到模型的预测。...在这张图上，我们没有看到的是每个节点的基尼系数。在我看来，柱状图提供了更多关于分割的直观信息，在向利益相关者呈现的情况下，基尼的值可能没有那么重要。...回归示例 我们已经介绍了一个分类示例，它显示了库的大多数有趣的功能。但为了完整性起见，我们还讨论了一个回归问题的例子，来说明曲线图是如何不同的。我们使用另一个流行的数据集——波士顿住房数据集。...其解释如下： 水平线是决策节点中左右边的目标平均值。 垂直线是分割点。它与黑色三角形表示的信息完全相同。 在叶节点中，虚线表示叶内目标的平均值，这也是模型的预测。...我们已经展示了我们可以突出某个观察的决策路径。我们可以更进一步，只绘制用于预测的节点。为此，我们指定show_just_path=True。下图仅显示上面树中选定的节点。 ?
0x02 预剪枝 2.1 概念 预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。...那么所谓的“决策树泛化性能”如何来判定呢？这就可以使用性能评估中的留出法，即预留一部分数据用作“验证集”以进行性能评估。...0x03 后剪枝 3.1 概念 后剪枝是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶节点进行考察，若将该节点对应的子树完全替换为叶节点能带来决策树繁花性的提升，则将该子树替换为叶节点。...3.2 具体实例 首先生成一棵完整决策树： ?...接着考察结点 5，同样的操作，把以其为根节点的子树替换为叶结点，替换后的叶结点包含编号为{6,7,15}的训练样本，根据“多数原则”把该叶结点标记为“好瓜”，测试的决策树精度认仍为57.1%，所以不进行剪枝
决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。...一旦建立好决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。上述数据集有4个属性，属性集合A={天气、温度、湿度、风速}，类别集合D={进行、取消}。...3.树剪枝 决策树创建过程中，由于数据中的噪声和离群点，许多分支反应的是训练数据中的异常。剪枝方法是用来处理这种过分拟合的问题，通常剪枝方法都是使用统计度量，减去最不可靠的分支。...使用训练数据时，子树总是比替换为一个叶节点后产生的误差小，但是使用校正后有误差计算方法却并非如此，当子树的误判个数减去标准差后大于对应叶节点的误判个数，就决定剪枝 ? 上述条件就是剪枝的标准。...使用 max_depth=3作为初始树深度，让决策树知道如何适应您的数据，然后再增加树的深度。 填充树的样本数量会增加树的每个附加级别。使用 max_depth 来控制树的大小防止过拟合。
它是类似流程图的结构，其中每个内部节点表示一个测试功能，即类似做出决策的过程（动作），每个叶节点都表示一个类标签，即在计算所有特征之后做出的决定（结果）。标签和分支表示导致这些类标签的功能的连接。...用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测试并分配，直到到达叶节点，最后将实例分到叶节点的类中。...决策树表示给定特征条件下，类的条件概率分布，这个条件概率分布表示在特征空间的划分上，将特征空间根据各个特征值不断进行划分，就将特征空间分为了多个不相交的单元，在每个单元定义了一个类的概率分布，这样，这条由根节点到达叶节点的路径就成了一个条件概率分布...每个子集都被分到叶节点上，即都有了明确的类，这样就生成了一颗决策树。...在对此有一定了解之后，我们先看看，如何在sklearn中将决策树用起来。然后再学习其中的细节。
决策树的结构 一般来说，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点. 叶子节点对应最终的决策结果，其它每个节点则对应与一个属性的测试....如何构建决策树 构建决策树算法 决策树的构建，就是不断选取好的特征作为决策节点，构建一颗泛化能力较强的树结构，其基本算法描述如下： 显然，决策树的构建是一个递归的过程，核心是以下两个问题： 如何选取特征...在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，节点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因训练样本学的“太好了”，以至于把训练集本身的一些特点当做数据所具有的一般性质而导致过拟合....决策树生成过程中，对每个节点在划分前进行评估，若当前节点不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分并将当前节点标记为叶子节点. （2）后剪枝....先训练为一颗完整的决策树，然后自低向上对非叶子节点进行考察，若将该节点对应的子树替换为叶节点能带来决策树泛化能力提升，则将该子树替换为叶节点.
决策树的结构 决策树由节点和边组成，其中每个节点表示数据集的某个特征，每条边表示特征的某个值所对应的分支。决策树的最顶端称为根节点，叶节点代表决策结果。以下是一个简单的决策树示例图： 2....}) 返回 node 决策树的代码实现 接下来，我们通过具体代码展示如何在Python中实现决策树，并应用于分类任务。...：我们可以追踪决策树在做出某个预测时的决策路径。...异常检测 决策树还可以用于异常检测，通过构建深度较大的树来识别数据集中异常点。较深的叶节点通常对应于异常样本。...通过详细的代码示例，我们展示了如何使用决策树进行分类和回归任务，并探讨了决策树的优缺点及其改进方法。希望通过本文的介绍，读者能够更深入地理解决策树算法，并能在实际应用中灵活运用这一强大的工具。
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。...决策树的每个内部节点表示一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，而每个叶节点代表一个类别标签或者回归值。...决策树的原理 决策树的构建过程主要分为以下几步： 特征选择：选择最优的特征来进行数据划分，使得每个子节点的纯度最大化。...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。
比如我们可以限制决策树在训练的时候每个节点的数据只有在达到一定数量的情况下才会进行分裂，否则就成为叶子节点保留。或者我们可以限制数据的比例，当节点中某个类别的占比超过阈值的时候，也可以停止生长。...CART树采用的是后剪枝方法，即先从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。...min_samples_leaf：一个节点在分枝后，每个子节点都必须至少包含的训练样本数量 一个节点在分枝后，每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本，两种取值：（1）整数 （...2）浮点型：如果叶节点中含有的样本量变化很大，输入浮点数表示样本量的百分比。...如果分支后的子节点不满足参数条件，分枝就不会发生，或者，分枝会朝着满足每个子节点都包含min_samples_leaf个样本的方向去发生。
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。...clf.fit(X, y) clf.predict([[1, 1]]) scikit-learn 官网给出的例子是： import numpy as np from sklearn.tree import...，然后逐渐增加深度 数据的样本量的增加将加深决策树的深度，使用 max_depth 控制决策树的尺寸以防止过拟合 使用 min_samples_split 或者 min_samples_leaf 来控制叶节点的样本数量...两者的区别在于 min_samples_leaf 保证了叶节点最小的数量，min_samples_split 能够建立任意数量的叶子节点，在文学上用到也更多 如果样本是有权重的，可以使用 min_weight_fraction_leaf
每一个节点代表一个决策或事件，每一个分支代表一个可能的结果，而树的每一个路径则代表一种可能的决策序列。这种思想的朴素之处在于，它直接模仿了人类在日常生活中做决策的过程。...这些因素可以构成一个决策树，其中每个因素是决策节点，每个选择是方案枝，最终到达叶子节点，即做出决策。...： 特征选择：选取有较强分类能力的特征 决策树生成 决策树剪枝 ID3 决策树 ID3 树是基于信息增益构建的决策树，算法的核心在于使用信息增益作为属性选择的标准，即在每个节点选择尚未被用来划分的...它与之前的ID3和C4.5算法不同，CART能够处理连续型数据的分类以及回归任务。CART生成的是二叉树，这意味着在每个非叶节点上只会有两个分支。这样的结构有助于简化模型，提高解释性。...min_samples_split：内部节点再划分所需最小样本数。 min_samples_leaf：叶节点所需的最小样本数。 class_weight：类别权重，用于处理不平衡数据集。
中文翻译参考 《统计学习方法》决策树笔记 决策树可以分类，也可以回归，还有多输出任务 是随机森林的基础组成部分 1....默认值 基尼指数会趋于在树的分支中将最多的类隔离出来 熵指数趋向于产生略微平衡一些的决策树模型 3....模型参数 决策树不需要事先设置参数，不添加约束的决策树模型，能很好的拟合数据，容易过拟合 min_samples_split（节点在被分裂之前必须具有的最小样本数） min_samples_leaf（叶节点必须具有的最小样本数...） min_weight_fraction_leaf（和min_samples_leaf相同，但表示为加权总数的一小部分实例） max_leaf_nodes（叶节点的最大数量） max_features...（在每个节点被评估是否分裂的时候，具有的最大特征数量） 增加min_* hyperparameters或者减少max_* hyperparameters会使模型正则化。
如此递归地对实例进行测试并分配，直至达到叶结点。最后将实例分到叶结点的类中。 ” 那么问题来了，究竟如何构造出一个决策树来呢？ 3. 决策树的学习（构造） 上面的那种决策树是怎么构造出来的呢？...” 下面就围绕着这三个问题展开了，究竟如何选择特征，又如何生成决策树，生成决策树之后，又如何剪枝。...方法是在构造的过程中对节点进行评估，如果对某个节点进行划分，在验证集中不能带来准确性的提升，那么对这个节点进行划分就没有意义，这时就会把当前节点作为叶节点，不对其进行划分。...后剪枝就是在生成决策树之后再进行剪枝，通常会从决策树的叶节点开始，逐层向上对每个节点进行评估。...针对问题二，如果出现样本在该属性上的值缺失， 则把该样本划分到所有的分支里面，但是权重不一样（这个权重就是每个分支里的节点个数占的总数比例），这样，如果再往下划分属性，对于该样本来说，算条件熵的时候，得考虑上他本身的一个权重了
参考课程见【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版 决策树简介 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...sklearn实际计算的是基于信息熵的信息增益(Information Gain)，即父节点的信息熵和子节点的信息熵之差。...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。...6.特征重要性显示 上图的决策树分支是根据特征重要性（信息增益）来进行分支，通过下面的程序可以打印出各个特征的重要性。...；最擅长对半分的数据的是朴素贝叶斯，神经网络和随机森林。
决策树是机器学习中强大的有监督学习模型，本质上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。...顾名思义，相较于此前的 ID3 算法和 C4.5 算法，CART除了可以用于分类任务外，还可以完成回归分析。完整的 CART 算法包括特征选择、决策树生成和决策树剪枝三个部分。...所谓剪枝，就是将构造好的决策树进行简化的过程。具体而言就是从已生成的树上裁掉一些子树或者叶结点，并将其根结点或父结点作为新的叶结点。 通常来说，有两种剪枝方法。...在生成的决策树上，每个节点都有明确的判断分支条件，所以非常容易看到为什么要这样处理，比起神经网络模型的黑盒处理，高解释性的模型非常受金融保险行业的欢迎。...关于剪枝 决策树容易过拟合，那么我们需要使用剪枝的方式来使得模型的泛化能力更好，所以剪枝可以理解为简化我们的决策树，去掉不必要的节点路径以提高泛化能力。
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。...2） 由于可以随机选择决策树节点划分特征，这样在样本特征维度很高的时候，仍然能高效的训练模型。...默认是2 min_samples_leaf：在叶节点处需要的最小样本数。仅在任何深度的分割点在左分支和右分支中的每个分支上至少留下min_samples_leaf个训练样本时，才考虑。...如果为float，则min_samples_leaf是分数，而ceil（min_samples_leaf * n_samples）是每个节点的最小样本数。默认是1。...，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失，基本上都用这个 2）输入"mae"使用绝对平均误差MAE（mean absolute error），这种指标使用叶节点的中值来最小化L1损失。
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