载入数据集的代码如下： from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data y = load_iris().target 3.支持向量机分类器...验证分类器效果时，使用交叉验证使结果具有说服性。...获取训练集和测试集后，实例化模型对象，使用模型对象的fit方法进行训练，使用模型对象的score方法对模型评分。...= cross_val_score(svc_model, X, y, cv=cv_split) print(score_ndarray) score_ndarray.mean() 4.Pipeline和GridSearchCV...结合使用 Pipeline和GridSearchCV结合使用搜索模型最优参数。
如何构造决策树 决策树算法的核心是通过对数据的学习，选定判断节点，构造一颗合适的决策树。...如果集合中的每一个数据项都属于同一分类，那么推测的结果总会是正确的，因此误差率是 0；如果有 4 种可能的结果均匀分布在集合内，出错可能性是75%，基尼不纯度为 0.75。...信息增益 假设集合 U，一次拆分后变为了两个集合 u1 和 u2 ，则有： E 可以是基尼不纯度或熵。...使用 Pu1 和 Pu2 是为了得到拆分后两个集合基尼不纯度或熵的加权平均，其中 : 信息增益越大，说明整个集合从无序到有序的速度越快，本次拆分越有效。...决策树主要解决分类问题（结果是离散数据），如果结果是数字，不会考虑这样的事实：有些数字相差很近，有些数字相差很远。
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如果集合中的每一个数据项都属于同一分类，那么推测的结果总会是正确的，因此误差率是 0；如果有 4 种可能的结果均匀分布在集合内，出错可能性是75%，基尼不纯度为 0.75。...信息增益 假设集合 U，一次拆分后变为了两个集合 u1 和 u2 ，则有： ? E 可以是基尼不纯度或熵。...使用 Pu1 和 Pu2 是为了得到拆分后两个集合基尼不纯度或熵的加权平均，其中 : ? 信息增益越大，说明整个集合从无序到有序的速度越快，本次拆分越有效。...决策树 决策树剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据，专门针对训练集创建出来的分支，其熵值可能会比真实情况有所降低。...决策树主要解决分类问题（结果是离散数据），如果结果是数字，不会考虑这样的事实：有些数字相差很近，有些数字相差很远。
分类树是什么，redis怎么获取分类树 什么是分类树？ 分类树，也称为层级树或者多叉树，是一种基于节点和边的数据结构，用于表示具有层级关系的数据。每个节点可以有零个或多个子节点，形成一个树状结构。...合理利用这些关联关系可以更好地组织和管理数据。 3. 多棵树支持 Redis中的分类树不限于单棵树结构，我们可以使用不同的键来存储和管理多棵分类树，以适应不同的业务场景和需求。...缓存策略 对于频繁访问的分类树数据，可以考虑使用缓存技术，将数据缓存到内存中，减少对Redis服务器的访问次数，提高性能和响应速度。...分布式支持 Redis支持分布式部署，可以将分类树数据分布在多个节点上，提高系统的性能和可扩展性，适用于大规模数据的管理和存储。 分类树的最佳实践 1....性能优化 针对分类树的查询和操作，需要进行性能优化，减少系统的响应时间和资源消耗，提高系统的性能和效率。
原文题目：FAHT: An Adaptive Fairness-aware Decision Tree Classifier 摘要：自动化的数据驱动决策系统在广泛的在线和离线服务中无处不在。...这些系统依赖于复杂的学习算法和可用的数据来优化决策支持辅助的服务功能。...然而，由于现有的历史数据往往具有内在的歧视性，即在接受积极分类时，拥有一个或多个敏感属性的成员的比例高于总体人口中的比例，这使得决策支持系统缺乏公平性，从而使人们越来越关注所采用的模型的问责制和公平性。...本文提出了一种基于学习机制的在线流决策公平分类器。我们的学习模型FAHT(公平感知Hoeffding Tree)是对流上决策树归纳的著名Hoeffding树算法的扩展，它也考虑了公平性。
image.png 在第二部分中，我们尝试探索sklearn库的决策树分类器。我们将调整理论部分讨论的参数和结账准确性结果。...编码练习是以前的Naive Bayes分类器程序的扩展，它将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。不用担心，如果你还没有通过朴素贝叶斯（第1章）（虽然我建议你先完成它）。...= 1; count = count + 1 docID = docID + 1 return features_matrix, train_labels 进入决策树分类器的世界...决策树分类器的代码类似于前两个分类器Naive Bayes和SVM。...使用此参数，如果工作集中的项目数减少到指定值以下，则决策树分类器将停止拆分。 以下是最小样本分割为10的图表。 sklearn库中的默认值为2。
H = 熵 迎阅读监督学习的第三个基本分类算法。决策树。像前面的章节（第1章：朴素贝叶斯和第2章：SVM分类器）一样，本章也分为两部分：理论和编码练习。 在这一部分，我们将讨论理论和决策树背后的工作。...我们将看到算法的一些数学方面，即熵和信息增益。在第二部分中，我们修改了sklearn库中决策树分类器的垃圾邮件分类代码。我们将比较Naive Bayes和SVM的准确性。 ? 拒绝和招聘的黑暗面！...决策树分类器通过识别行重复地将工作区域（绘图）划分为子部分。（重复，因为可能存在两个相同类别的远距离区域，如下图所示）。 ? image.png 那么什么时候终止？...image.png ---- 最后的想法 基于最大信息增益有效划分是决策树分类器的关键。...在接下来的部分，我们将使用Python中sklearn库代码决策树分类。我们将通过容忍一些杂质来调整一些参数以获得更高的准确度。 ---- 我希望本节有助于理解Decision树分类器背后的工作。
ＣＰ是成本复杂度参数．决策树算法的不足是容易产生偏差和过度适应问题，条件推理树可以克服偏差，过度适应可以借助随机森林方法或树的修剪来解决。...., data=trainset) plotcp(churn.rp) summary(churn.rp) 5.4 递归分割树可视化 plot和text函数绘制分类树。...rpart传统决策树算法之外，条件推理树ctree是另外一类比较常用的基于树的分类算法。...5.12 使用朴素贝叶斯分类算法 也是基于概率的分类器，假设样本属性之间相互独立。 library(e1071) classifer 树比较小，可能存在缺失或者数据噪音的情况。不足在于上面的条件相互独立和同等重要，在实际世界中很难实现。
本文为 scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记 相关知识：《统计学习方法》决策树（Decision Tree，DT） 1....import classification_report from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSearchCV...160), 'clf__min_samples_split': (2, 3), 'clf__min_samples_leaf': (1, 2, 3) } grid_search = GridSearchCV...0.96 0.91 0.93 820 weighted avg 0.97 0.97 0.97 820 看见广告类1的，精准率和召回率都还不错...决策树优缺点 优点： 不要求对数据进行标准化 可以进行多元分类而无需使用OvO，OvA等策略 缺点： 更容易过拟合，需要剪枝（设置树的最大深度、节点实例数量超过阈值才建立子节点） 本质上是贪心算法，不保证全局最优
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。...从结果中可以看出，逻辑回归的分类效果是不错的，那么我们尝试用决策树分类这个数据集，看看效果是怎么样的。 ?...因此在做决策树回归时，和分类一样，也要考虑过拟合的问题，如果发生过拟合，一般通过调整决策树的超参数来降低过拟合。...好了，这三天笔记了决策树的一些基本理论：特征选取方法，如何防止过拟合的发生，以及sklearn中的API直接调用模拟了决策树的分类和回归。...接下来，是否准备自己手动编写一个决策树分类器和回归器，进一步加深对决策树CART算法的理解。
前面三天推送了决策树的基本原理和选择最佳分裂特征的几种公式，用到决策树一般都会出现过拟合问题，因此需要对决策树进行剪枝，阐述了常用的几种剪枝的方法（这些方法都出现在了sklearn的决策树构造函数的参数中...），后面总结了sklearn调包分析用决策树做分类和回归的几个例子，下面通过一个简单的例子，提炼出构建一棵分类决策树的算法思想，进一步体会下决策树的分类原理。...其中大小这个特征的取值：大和小；颜色特征的取值为：红色和青色；形状的取值有：圆形和非规则。...4 总结 好了以上就是决策树的用于分类的总结，关于决策树做回归的问题，等以后对其更深刻地认识后再专门总结这块吧。 您知道先验概率和后验概率到底是怎么回事吗？ 贝叶斯公式是怎么得来的？...它为什么能做分类呢？ 明天通过2个易懂的来自于生活的小例子来阐述以上问题，欢迎您的关注！
[img202108130904094.png] 目标 知道sklearn的转换器和估计器流程 转换器 想一下之前做的特征工程的步骤？...实例化 (实例化的是一个转换器类(Transformer)) 调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用) 把特征工程的接口称之为转换器，其中转换器调用有这么几种形式 fit_transform...以a的平均值和标准差去转换b In [8]: b = [[7,8,9], [10, 11, 12]] In [9]: std2.transform(b) Out[9]: array([[3., 3....估计器(sklearn机器学习算法的实现) 在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，是一类实现了算法的API 用于分类的估计器： - sklearn.neighbors...k-近邻算法 - sklearn.naive_bayes 贝叶斯 - sklearn.linear_model.LogisticRegression 逻辑回归 - sklearn.tree 决策树与随机森林
决策树在很多公司都实际运用于风险控制，之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法和Python中应用决策树算法预测客户等级。...本文目录 CART树理解 分类CART树生成 2.1 基尼指数 2.2 应用基尼指数生成CART分类树实例 回归CART树生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归树实例 CART...CART(classification and regression tree)树：又称为分类回归树，从名字可以发现，CART树既可用于分类，也可以用于回归。...为了大家对CART树有一个更清晰的理解，先放一张理解图： ? 从上图知CART决策树分为分类CART树和回归CART树，只是在特征选择时一个采用基尼指数，一个采用残差平方和。...其中T是任意子树，C(T)为子树的预测误差，分类树用基尼指数，回归树用均方误差。 |T|是子树T的叶子节点个数，a是正则化参数，用来平衡决策树的预测准确度和树的复杂度。
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。...二、决策树的生成 CART算法的决策树采用的Gini指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类树和回归树时有些共同点和不同点，例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现完好，误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...剪枝的方法分为前剪枝和后剪枝：前剪枝是指在构造树的过程中就知道哪些节点可以剪掉，于是干脆不对这些节点进行分裂，在分类回归树中使用的是后剪枝方法，后剪枝方法有多种，比如：代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等...分类回归树算法---CART
上节课已经讲解了Python解释器的下载和安装，这节课就讲下解释器的作用和分类，在讲解任何Python代码之前我们得先知道解释器概念和作用，因为解释器扮演的角色是非常重要的。...比方说，现在有2个国家的人，一个A，一个B,现在A和B之间语言不通无法交流，这样怎么办，现在来个翻译官的会就能很好的交流了，简单的说现在Python解释器也就是起到这么一个翻译作用。...其实计算机智能读懂0和1,0是关，1是开，咱们写的英文代码压根读不懂在计算机中运行不起来。所以我们在写代码之前必须给安装这个Python解释器。 二、Python解释器的分类 1....CPython 官方的，基于C语言开发的解释器，是目前应用广泛的一个解释器，我们目前用的解释器就是这一款。 2. IPython 基于CPython的一种交互式的解释器，用到相对较少 3....其他解释器 3.1 PyPy： 基于Python语言开发的解释器 3.2 Jython：运行在Java平台的解释器，直接把Python代码编译成Java字节码执行 3.3 IronPython：运行在微软
本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 ---- CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题...分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步： 决策树生成和剪枝。...---- 分类树的生成 (1)对每个特征 A，对它的所有可能取值 a，将数据集分为 A＝a，和 A!＝a 两个子集，计算集合 D 的基尼指数： ?...最后我们要选 GINI_Gain 最小的特征和相应的划分。 ---- 剪枝 就是在完整的决策树上，剪掉一些子树，使决策树变小。 ?...很容易想到的是，如果剪掉后和没剪时的损失函数一样或者差别不大的话，那当然是剪掉好了，只留下一个点，就能代表一个树杈，这样树就被简化了。
一、算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。...二、决策树的生成 CART算法的决策树采用的Gini指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类树和回归树时有些共同点和不同点，例如处理在何处分裂的问题。...对于整棵决策树的建立， 1）需要寻找所有特征中的GINI增益最小的特征作为决策树的最优特征和最优切分点。...因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现完好，误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...剪枝的方法分为前剪枝和后剪枝：前剪枝是指在构造树的过程中就知道哪些节点可以剪掉，于是干脆不对这些节点进行分裂，在分类回归树中使用的是后剪枝方法，后剪枝方法有多种，比如：代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等
在这一小节，我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法，它们都属于线性分类器，大概也是文本分类器中最重要的一组，接着我把它们和非线性分类器做了一个比较。...为了简化讨论部分，我在这一节将只考虑二类分类器，并将不同特征的线性组合和阈值做比较从而定义一个线性分类器为一个二类分类器。 ?...首先，从给出的这个简化算法表述来看，线性分类似乎是很简单的。然而，困难的是线性分类器的训练，也就是基于数据集来确定参数和b。...指的是词表中的词（并不是和k一样，指词在文档d中的位置；参见variantmultinomial），x和w是M维向量。因此，在log空间中，朴素贝叶斯是一个线性分类器。 ? 一个线性分类器。...在Reuters-21578中用于分类interest（如interest rate）的线性分类器的维数 ? 和参数 ? ，阈值 ? 。
在这一小节，我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法，它们都属于线性分类器，大概也是文本分类器中最重要的一组，接着我把它们和非线性分类器做了一个比较。...为了简化讨论部分，我在这一节将只考虑二类分类器，并将不同特征的线性组合和阈值做比较从而定义一个线性分类器为一个二类分类器。 ?...首先，从给出的这个简化算法表述来看，线性分类似乎是很简单的。然而，困难的是线性分类器的训练，也就是基于数据集来确定参数和b。...这里，下标i， 指的是词表中的词（并不是和k一样，指词在文档d中的位置；参见variantmultinomial），x和w是M维向量。因此，在log空间中，朴素贝叶斯是一个线性分类器。 ?...一个线性分类器。在Reuters-21578中用于分类interest（如interest rate）的线性分类器的维数 ? 和参数 ? ，阈值 ? 。
无限分类在日常开发中很常见至少对于PHP程序员来说，如网站常见的商品分类、面包屑、省市联动、新闻分类等等，一个栏目又包含很多个子栏目子栏目又包含很多子栏目...。...这里介绍无限分类的子孙树与家谱树实现。 子孙数 子孙树是用递归查找栏目的所有子类，以及子类的子类，子类的子类的子类。...[id] => 11 [name] => 南部县 [parent] => 5 ) ) 所有地区被打印出来，并且正常分类...---罗江区 --------旌阳区 ----南充 --------营山县 ------------星火镇 ----------------七涧乡 --------嘉陵区 --------南部县 家谱树...家谱树利用递归查找子栏目的父级栏目，父级栏目的父级栏目，父级栏目的父级栏目的父级栏目...
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