标签：Python 本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。 库 需要3个库：pandas，sklearn,matplotlib。...这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。 图2 决策树回归模型构建该决策树，然后使用它预测新数据点的结果。...虽然上图2是一个二叉（分类）树，但决策树也可以是一个可以预测数值的回归模型，它们特别有用，因为易于理解，可以用于非线性数据。然而，如果树变得太复杂和太大，就有过度拟合的风险。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%： 图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。...2.对于每一个拆分，都有一个分数来量化拆分的“好”程度。例如，将数据拆分为50-50的条件不是很好的拆分。计算分割质量的特定函数也是我们可以指定的超参数。
单层回归代码 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist...tf.random_normal_initializer()) b = tf.get_variable(name="bias", shape=(1, 10), initializer=tf.zeros_initializer()) # 定义计算...tf.reduce_mean(entropy) # 定义optimizer optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss) # 计算机准确率...sess.run(accuracy, feed_dict={X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels}) print(test_accuracy) 输出结果
—— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和分类问题。...我们知道如何使用模型决策树来预测目标类别或数值，现在让我们了解如何创建决策树模型。 创建决策树时的假设 下面是我们使用决策树时所做的一些假设： 一开始，整个训练集被视为根节点。 特征值更倾向于分类。...决策树遵循Sum of Product（SOP）表述形式。对于上面的图片，你可以看到我们如何通过从根节点到叶节点的遍历预测我们是否接受新的工作机会或者是否每天使用电脑。...信息增益计算了由于属性排序而产生的熵的预期减少值。信息增益可以被计算出来。 为了清楚地了解信息增益和熵的计算，我们尝试在样本数据上作操作。 示例：以“信息增益”为标准构建决策树 ?...为了根据这些数据构建决策树，我们必须将连续数据转换为分类数据。 我们选择了一些随机值来对每个属性进行分类： ? 1. 计算目标熵。计算每个属性的信息增益有两个步骤： 2.
p=25939 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。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。...在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的 x 输入数据，多输出数据包含多个目标标签。...它是随机生成的数据，具有以下一些规则。该数据集中有三个输入和两个输出。我们将绘制生成的数据以直观地检查它。...xax = range(len) plt.plot plt.legend 在本教程中，我们简要学习了如何在 Python 中训练了多输出数据集和预测的测试数据。...---- 本文摘选 《 Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR回归训练和预测可视化 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。
p=14056 本文为了说明回归树的构造（使用CART方法），考虑以下模拟数据集， > set.seed(1)> n=200> X1=runif(n)> X2=runif(n)> P=.8*(X1的可能是Gini的索引，当将s分为两类时，可以写出该索引， 在此表示 或 将分为三类时，表示为 等等，这里 只是属于分区的观测值的计数， 其 取值为 。...要计算基尼系数 我们只需构造列联表，然后计算上面给出的数量。首先，假设只有一个解释变量。我们将样本一分为二，并使用所有可能的分割值 ，即 然后，我们为所有这些值计算基尼系数。...---- 参考文献 1.从决策树模型看员工为什么离职 2.R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树数据分析 3.python中使用scikit-learn和pandas决策树进行鸢尾花数据分类...4.R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 5.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 6.r语言鸢尾花iris数据集的层次聚类 7.Python Monte Carlo
创建一个点，横坐标为x，纵坐标为“x处的真实高度加上误差”。 最后，从散点图中删除真正的线，只显示创建的点。 基于这个散点图，我们应该如何估计真实直线？ 我们可以使其穿过散点图的最佳直线是回归线。...所以回归线是真实直线的自然估计。 下面的模拟显示了回归直线与真实直线的距离。 第一个面板显示如何从真实直线生成散点图。 第二个显示我们看到的散点图。 第三个显示穿过散点图的回归线。...我们如何计算，斜率可能有多么不同？ 我们需要点的另一个样本，以便我们可以绘制回归线穿过新的散点图，并找出其斜率。 但另一个样本从哪里得到呢？ 你猜对了 - 我们将自举我们的原始样本。...它的参数是表的名称，预测变量和响应变量的标签，以及自举复制品的所需数量。 在每个复制品中，该函数自举原始散点图并计算所得回归线的斜率。...因此，我们的预测似乎是合理的。 下图显示了预测位于回归线上的位置。红线是x = 300。 红线与回归线的相交点的高度是孕期天数 300 的拟合值。 函数fitted_value计算这个高度。
p=14056 本文为了说明回归树的构造（使用CART方法），考虑以下模拟数据集， > set.seed(1) > n=200 > X1=runif(n) > X2=runif(n) > P=.8*...最标准的可能是Gini的索引，但是可以考虑其他标准，例如卡方距离， 在传统上，当我们考虑两个等级时，或者在三个等级的情况下。 同样，这里的想法是使距离最大化：想法是区分，所以我们希望样本尽可能不独立。...要计算基尼系数 我们只需构造列联表，然后计算上面给出的数量。首先，假设只有一个解释变量。我们将样本一分为二，并使用所有可能的分割值 然后，我们为所有这些值计算基尼系数。结是使基尼系数最大化的值。...我们通过寻找最佳第二选择来重申：给定一个根节点，考虑将样本一分为三的值，并给出最高的基尼系数， 也就是说，我们在上一个结的下方或上方分割。然后我们进行迭代。...实际上，我们回到了前面讨论的一维情况：正如预期的那样，最好在0.3左右进行分割。
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，我们来从一个实例入手，来认识一下该算法。 1....： 上图中竖直的实线表示根节点的决策(花瓣的长度 决策树当然也可以输出一个样本属于某类的概率，如果输出概率的话，首先还是需要根据节点选择走到叶子节点上，然后根据叶子节点中各类所占的比例进行概率输出。...事实上，大多数情况下，两者差别并不大，由于gini指标计算速度稍微快一些，所以，默认用gini指标，究其细微，两者对决策树的形状影响略微不同，gini指标一般是高频类别独树一枝，而信息熵的方法大多数生成的是平衡树...决策树回归实战 决策树当然也有能力处理回归任务，接下来我们通过Scikit-Learn中的DecisionTreeRegressor来建立一颗回归树，这里的数据选择一个带噪声的二次方程，其中最大深度max_depth...然后我们又学习了一下决策树回归的相关知识，以及进行了相关实战。最后我们从决策树的稳定性方面对决策树模型进行了一些优缺点分析。希望通过本文我们能一起更清楚的了解决策树。
它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。...逻辑回归的成功之处在于，将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示： ?...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。...决策树构造：使用属性选择度量来选择将元组最好地划分成不同的类的属性。所谓决策树的构造就是进行属性选择度量确定各个特征属性之间的拓扑结构。构造决策树的关键步骤是分裂属性。...分裂属性分为三种不同的情况： 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。 属性是离散值且要求生成二叉决策树。
日志作为应用故障排查的一个重要利器，是应用开发中的重要一环。但是日志如何打印、打印那些信息却没有一个非常好的规范，本文根据自己多年开发经验，总结出一些日志打印的好的实践。...好的日志用一句话来说就是在正确的位置输出有用的信息。...当然只有这些信息还是不够的，应该将输出日志时的上写文也输出到日志中才能方便后续问题的定位。...图片 日志最终输出的格式可以选择常用的JSON格式，然后上报日志统一搜集平台进行解析搜索，以下是一个请求和响应的日志条目示例。...图片 图片 2.3、常见日志输出位置及内容 下表中总结了一些常见的打印日志的位置、消息内容及应该记录的消息内容。
背景 一些网站特别是以内容呈现为主的，经常会有图片的显示。一方面图片要懒加载，另一方面要设置图片占位以避免页面抖动。 懒加载的这篇文章先不说，先说下图片占位中，保持图片原始宽高百分比的问题。...图片原始宽高百分比，在英文里有个专有名词，Intrinsic ratio，在Google搜这个会出来很多文章的。...demo jsbin.com/copogub/edi… HTML 首先设定页面上图片的原始高度宽度是已知的，自然百分比也是已知的了 里面的$ratio为服务端渲染的变量，一般的4x3比率：75%,16x9...其中padding-top是控制百分比的关键，padding-top的百分比又是相对于宽度的，具体解释文章看这里 然后里面的图片用绝对定位来撑开 .main { display: inline-block...; /* 注意这里设置的是max-width，而不是width，以兼容小图片 */ width: 200px; .intrinsic { position: relative;
ID3 算法，代入数据进行计算。...（1）根据信息熵的概念，我们先来计算 Entropy(S)。因为总共只有两个类别：人和猫，因此 n==2。...（2）然后我们再分别计算各个特征的： 因为无论哪个特征，都只有两个特征值：Yes 或者 No，因此value(T)总共只有两个取值。 下面以“Has a bow”为例来示意其计算过程。...决策树剪枝 剪枝是优化决策树的常用手段。...# 预测HelloKitty HelloKitty = np.array([[1,1,1,1,1,1,1]]) print(clf.predict(HelloKitty)) 最后输出为
我们引入一个信息增益比的变量，它是信息增益和特征熵的比值。表达式如下： ? 其中D为样本特征输出的集合，A为样本特征。...很多时候，在计算机中二叉树模型会比多叉树运算效率高。如果采用二叉树，可以提高效率。 C4.5只能用于分类，如果能将决策树用于回归的话可以扩大它的使用范围。...但是实际上，无论是做分类还是做回归，都是一样的。...回归树和分类树的区别在于最终的输出值到底是连续的还是离散的，每个特征——也就是分裂点决策条件——无论特征值本身是连续的还是离散的，都要被当作离散的来处理，而且都是被转化为二分类特征，来进行处理： 如果对应的分裂特征是连续的...相信看到这里，你已经对决策树有所了解，下一课我们动手做一个如何用决策树判断物体，并附有源代码和模型剪枝优化过程。
决策树 前面我们讲了线性回归模型和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于回归，又可以用于分类。...什么是决策树: 决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。 一棵决策树是一个树结构，每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。...使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，提取出待分类项中相应的特征，按照其值选择输出分支，依次向下，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别或者回归函数的运算结果作为输出（决策）结果。...上例是一个有三个特征的分类树。 构建决策树: 前面我们讲了，获得一种模型的过程叫训练，那么我们如何训练可以得到一棵决策树呢？...ID3 算法： ID3算法就是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么特征来构建决策树，用计算出的信息增益最大的特征来建立决策树的当前节点。这里我们举一个信息增益计算的具体的例子。
然而,具有讽刺意味的是,除非你是在一个专业领域,如计算机视觉或自然语言处理,很多时候,简单的模型,如线性回归, 实际上比复杂的黑箱模型，比如神经网络和支持向量机，能更好地解决你的问题。...线性回归假设 线性回归的基础是五个关键的假设，所有这些都需要保持模型产生可靠的预测。具体地说: 线性:输入和输出变量之间的关系是线性的。...也就是说，在我们的输出变量中不存在自相关。 如果你的数据恰好符合所有这些假设，那就太好了。去适应你的线性回归模型，然后下午就可以休息了。...将直线回归线拟合到该数据（红线）将导致对所考虑范围中间的输入变量（x）值的输出变量（y）的预测过高，以及对范围任一极端的x值的预测过低。...以上是今天更新的内容，是如何规避陷阱的两个方案，另外两个方案，我会继续更新。
熵降低的速度越快越好，这样我们有望得到一棵高度最矮的决策树。 在没有给定任何天气信息时，根据历史数据，我们只知道新的一天打球的概率是9/14，不打的概率是5/14。此时的熵为： ?...gain(outlook)最大（即outlook在第一步使系统的信息熵下降得最快），所以决策树的根节点就取outlook。 ?...在已知outlook=sunny的情况，根据历史数据，我们作出类似table 2的一张表，分别计算gain(temperature)、gain(humidity)和gain(windy)，选最大者为N1...依此类推，构造决策树。当系统的信息熵降为0时，就没有必要再往下构造决策树了，此时叶子节点都是纯的--这是理想情况。...最坏的情况下，决策树的高度为属性（决策变量）的个数，叶子节点不纯（这意味着我们要以一定的概率来作出决策）。
3.如何建立决策树模型 机器学习中，决策树是一个预测模型，代表着的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...理论上讲，对于给定的属性集可以构造的决策树数目达到指数级，尽管某些决策树比其他决策树更加准备，但是由于搜索空间是指数规模的，找出最佳决策树在计算上是不可行的。...，停止计算的条件 输出：CART决策树 算法：根据训练数据集 ? ，从根节点开始，递归地对每个节点进行如下操作，构建二叉决策树 设当前节点的训练数据集为 ? ，计算每个现有属性 ?...，计算所有属性的最优二分方案，选择其中的最小值作为数据集的最优分割属性。 ? ? CART回归树（输出为连续型变量） 用户数值预测的决策树可分为两类。...第一类称为回归树，是在20世纪80年代作为CART算法的一部分引入的。尽管它被称为回归树，但是并没有使用线性回归方法，而是基于到达叶节点的输出平均值做预测的。
在上一部分中，我们学习了线性回归的概念和规避线性回归陷阱的前两个解决方案，今天我们继续学习剩余的两个方案。...前文回顾：如何规避线性回归的陷阱（上） 使用变量变换或广义线性模型 线性回归假设输出变量来自正态分布。也就是说，它是对称的，连续的，并且定义在整个数轴上。 实际上，违反后两个特征并不是什么大事。...在不转换输出变量的情况下，将线性回归模型拟合到此数据集，然后根据输出变量的拟合值绘制残差，得到以下残差图： # Fit linear regression non_norm_model = smf.ols...给定时间t, Y(t)时刻的输出变量，ARIMA(p, d, q)模型首先取输出变量d连续几次的连续观测值之间的差，生成一个转换后的输出变量Y(t)。...关于如何为参数p、d和q设置合适的值，有很多理论，这超出了本文的讨论范围。 为了这个例子，我们假设d=1，p=5和q=0。
关于tsharkVM tsharkVM这个项目旨在构建一台虚拟机，以帮助广大研究人员分析tshark的输出结果。...虚拟设备是使用vagrant构建的，它可以使用预安装和预配置的ELK堆栈构建Debian 10。...； Kibana会在虚拟机中运行，可以通过“http://127.0.0.1:15601/app/kibana#/dashboards”访问； 工具安装-如何在Ubuntu桌面系统上构建虚拟机...映射模板，主要针对的是frame、eth、ip、udp、tcp、dhcp协议。...如需处理其他额外的协议，我们可以根据自己的需要并以下列方式映射模板： # 1.
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