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关键词

python决策树-1

https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78755544 本文主要内容: 通过简单的示例说明决策树,以及决策树的定义 信息熵概念,以及决策树 三种计算方法方法: 1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准) 2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准) 3.基尼指数(由CART作为特征选取标准) 树的生成ID3算法,C4.5算法 算法python 实现以及示例 ---- 决策树示例,以及决策树的定义 下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力,其中贷款用户主要具备三个属性:是否拥有房产,是否结婚,平均月收入。 定义(决策树) 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。 _cal_class_entropy(Y) ---- 树的生成ID3算法,C4.5算法 ---- 算法python实现以及示例

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python实现决策树

什么是决策树决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例: ? 决策树通常包含哪三个步骤? 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则? ? 直接以一个例子看看数如何构建决策树的: ? 根据不同的特征可以有不同的决策树: ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢? 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。 提到决策树就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择,而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策树如下: ? 由于ID3只有决策树的生成过程,因此容易过拟合。 CART算法? ? ? 以分类为例,CART使用基尼指数来进行特征选择: ? ? 还是以上述的数据集进行计算: ? ? ?

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    Python数据科学:决策树

    作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 决策树呈树形结构,是一种基本的回归和分类方法。 决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。 下面通过从「译学馆」搬运的两个视频,来简单了解下决策树。 最后来实战一波,建立一个简单的决策树模型。 / 01 / 决策树算法 本次主要涉及两类决策树,Quinlan系列决策树和CART决策树。 剪树,去掉决策树中噪音或异常数据,在损失一定预测精度的情况下,能够控制决策树的复杂度,提高其泛化能力。 在剪树步骤中,分为前剪枝和后剪枝。 / 02/ Python实现 惯例,继续使用书中提供的数据。 一份汽车违约贷款数据集。 读取数据,并对数据进行清洗处理。 对生成的决策树模型进行评估。

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    决策树python sklearn 示例

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78208189 本文主要是使用python sklearn,完成决策树的demo,以及可视化 ,最终生成的决策树结果。 参考 http://chrisstrelioff.ws/sandbox/2015/06/08/decision_trees_in_python_with_scikit_learn_and_pandas.html http://www.kdnuggets.com/2017/05/simplifying-decision-tree-interpretation-decision-rules-python.html

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    决策树python实现

    常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART: ID3:选择信息熵增益最大的feature作为node,实现对数据的归纳分类。 那么怎样才能使得学习到的树是最简单的呢? ? 下面是 ID3( Iterative Dichotomiser 3 )的算法: ? 例如下面数据集,哪个是最好的 Attribute? ? 可视化决策树的结果: ** dataSet, labels = createDataSet() labels_tmp = labels[:] desicionTree = createTree(dataSet

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    python3构建决策树

    本次构建决策树的使用的算法是ID3算法,主要思想是利用不同特征值的信息熵来作为最优划分属性 ? next() 方法 Python 3 中的 File 对象不支持 next() 方法。 Python 3 的内置函数 next() 通过迭代器调用 next() 方法返回下一项。 更多file方法 http://www.runoob.com/python3/python3-file-methods.html 源码: # -*- coding:utf-8 -*- from sklearn.feature_extraction 此外,利用graphviz还可以很方便的将程序过程中生成的.dot文件转化为pdf文件进行显示决策树的样子,具体方法是在终端下输入:dot -Tpdf name.dot -o name1.pdf,在这个程序中生成的决策树如下图所示 决策树归纳算法 (ID3) 1970-1980, J.Ross.

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    Python中调用sklearn决策树

    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、CART决策树原理(分类树与回归树)和Python中应用决策树算法预测客户等级。 本文目录 决策树中专有名词理解 sklearn中决策树参数详解 安装决策树可视化工具graphviz 用Python实现决策树并可视化 4.1 导入数据 4.2 区分自变量和因变量 4.3 区分训练集和测试集 四、用Python实现决策树并可视化 ? 至此,Python调用sklearn实现决策树并展示已讲解完毕,感兴趣的同学可以自己实现一遍 ? 。

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    Python机器学习--决策树算法

    一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。 决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别,也能有效地识别新样本的类别。 由ID3算法得出一棵正确分类训练集中每个样例的决策树,见下图。 ? 决策树叶子为类别名,即P 或者N。其它结点由样例的属性组成,每个属性的不同取值对应一分枝。 ID3就是要从表的训练集构造图这样的决策树。实际上,能正确分类训练集的决策树不止一棵。Quinlan的ID3算法能得出结点最少的决策树。 二、PYTHON实现决策树算法分类 本代码为machine learning in action 第三章例子,亲测无误。

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    【学习】决策树python实现方法

    这篇文章主要介绍了决策树python实现方法,详细分析了决策树的优缺点及算法思想并以完整实例形式讲述了Python实现决策树的方法,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了决策树python .决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法 ,计算机可以根据这种方法得到我们所需要的决策树。 完成了这个我们也就可以递归构造一个决策树了 2.信息增益 划分数据集的最大原则是将无序的数据变得更加有序。既然这又牵涉到信息的有序无序问题,自然要想到想弄的信息熵了。 ,这时候就会采用多数表决的方式计算节点分类 createTree(dataSet, labels) 基于递归构建决策树

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    决策树--从原理到Python实现

    决策树基本上是每一本机器学习入门书籍必讲的东西,其决策过程和平时我们的思维很相似,所以非常好理解,同时有一堆信息论的东西在里面,也算是一个入门应用,决策树也有回归和分类,但一般来说我们主要讲的是分类,方便理解嘛 二.各种算法 1.ID3 ID3算法就是对各个feature信息计算信息增益,然后选择信息增益最大的feature作为决策点将数据分成两部分然后再对这两部分分别生成决策树

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    python决策树GraphViz可视化

    安装完成后,将bin目录加入到系统path环境变量中 安装graphviz的python库 使用conda install python-graphviz命令安装即可 生成可视化文件 import graphviz # doctest: +SKIP from sklearn import tree print(data.columns) #ID3为决策树分类器fit之后得到的模型,注意这里必须在fit后执行,在predict

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    Python 数据挖掘实例 决策树分析

    第二个是是否设置 Anaconda 所带的 Python 3.6 为系统默认的 Python 版本,可以打勾。 安装完成后,在开始菜单中显示“Anaconda2”如下图所示。 image.png 安装显示界面 安装第三方程序包 Graphviz 目的是在决策树算法中八进制最终的树结构。 image.png 安装决策树依赖包 安装完成后先输入 python,然后再输入 import graphviz,测试是否成功安装,如上图所示。 决策树分析 格式化原始数据 将下图的表 demo 输入到 Excel 中,保存为.csv 文件(.csv 为逗号分隔值文件格式)。 image.png 学习表 编写数据分析代码 编写程序对上面的数据进行决策树分类,采用信息熵(entropy)作为度量标准。

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    Doing basic classifications with Decision Trees使用决策树基本分类

    在这部分,我们看下决策树,我喜欢把决策树作为大量分类算法的一个基本类型来讨论。它是一个非常简单的方法,并且在大量场景下都运行的很好。 datasets X, y = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=3,n_redundant=0) How to do it…怎么 之所以重要的原因是决策树很难概括没有正则化排序后的样本数据。稍后,我们将会看到我们能用几个浅的决策树来生成更好的学习器。 How it works…怎么的 In the simplest sense, we construct Decision Trees all the time. 在最简单的情况下,我们持续构建决策树。当考虑输出的现实情况和概率分布,我们构建决策树,我们规定很多复杂的包含很多内容,但是使用决策树,我们所有关心的点都在输出之间,一个特征将给出一些已知信息。

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    Python机器学习实战】决策树和集成学习(二)——决策树的实现

    摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类。 (data, labels) Out[3]: {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}} 接下来要根据所建立的决策树 ,同样运用上面那个简单的数据集:   上面就是决策树的一个简单实现过程,下面我们运用“隐形眼镜数据集”对上面的模型进行测试,部分数据如下: 前四列是样本特征,最后一列为样本类别,运用上边的数据集, 下面就使用python自带的sklearn进行决策树的建立,同时使用另一个比较著名的数据集——“红酒数据集”(数据集链接放在末尾)对建模过程进行了解。   首先导入决策树所需的包: # 导入决策树包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 画图工具包 import matplotlib.pyplot

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    Python AI 教学 |决策树绘制函数介绍

    1 基本思想 前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的,然而字典的表示形式非常不易于理解,决策树的主要优点就是直观易于理解 鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。 Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。 2 算法实现 1.获取决策树的叶节点数和树的层数 为保证绘制的决策树具有美观的比例和位置,我们必须要知道叶节点数和树的层数,以便正确确定x轴与y轴的长度。 【求叶子节点数】 ? 【求树的层数】 ? 运行结果(python3): ? 2.图示决策树 ? ? ? ? 函数说明 —— annotate ?

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    Python从零开始构造决策树

    專 欄 ❈ 作者:weapon,不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库,仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: ? 对应的 python 代码: ? 条件熵的计算 根据计算方法: ? 对应的 python 代码: ? 对应的python代码: ? 定义决策树的节点 作为树的节点,要有左子树和右子树是必不可少的,除此之外还需要其他信息: ? 树的节点会有两种状态,叶子节点中 results 属性将保持当前的分类结果。 递归的停止条件 本章将构造出完整的决策树,所以递归的停止条件是所有待分析的训练集都属于同一类: ? 从训练集中筛选最佳的特征 ? 构造决策树 决策树中需要一个属性来指向树的根节点,以及特征数量。不需要保存训练集和结果集,因为这部分信息是保存在树的节点中的。 ? 创建决策树 这里需要递归来创建决策树: ? ?

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    决策树1:初识决策树

    决策树是一个非常有意思的模型,它的建模思路是尽可能模拟人决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象,完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。 0x01 决策树的思想 1.1 什么是决策树 决策树是一种常见的机器学习算法,它的思想十分朴素,类似于我们平时利用选择决策的过程。 3 决策树的构建 决策树通常有三个步骤: 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树生成和决策树剪枝是个相对的过程,决策树生成旨在得到对于当前子数据集最好的分类效果(局部最优),而决策树剪枝则是考虑全局最优,增强泛化能力。 核心问题是: 每个节点在哪个维度划分?选好了维度,如何确定阈值呢?

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    Python AI 教学 |决策树绘制函数介绍

    以下文章来源于老薛带你学Python,作者薛巍立 1 基本思想 前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的 鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。 Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。 2 算法实现 1.获取决策树的叶节点数和树的层数 为保证绘制的决策树具有美观的比例和位置,我们必须要知道叶节点数和树的层数,以便正确确定x轴与y轴的长度。 【求叶子节点数】 【求树的层数】 【打印结果】 运行结果(python3): 2.图示决策树 函数说明 —— annotate

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    Python写算法:二元决策树

    二元决策树就是基于属性一系列的二元(是/否)决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后,要么引出另外一个决策,要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。 在二元决策树中,越是重要的变量越早用来分割数据(越接近决策树的顶端),因此决策树认为变量X[10],也就是酒精含量属性很重要。这点决策树与第5章的惩罚线性回归是一致的。 现在已经知道一个训练好的决策树是什么样的,也看到了如何使用一个决策树来进行预测。下面介绍如何训练决策树。 1.2 如何训练一个二元决策树 了解如何训练决策树最简单的方法就是通过一个具体的例子。 通过递归分割获得更深的决策树 代码清单6-2展示了当决策树深度从1增加到2时,预测曲线会发生什么变化。预测曲线如图6-6所示。决策树的框图如图6-7所示。深度为1的决策树只有一步,这个预测曲线有3步。 1.4 二元决策树的过拟合 上节介绍了如何训练任意深度的二元决策树。那么有没有可能过拟合一个二元决策树?本节介绍如何度量和控制二元决策树的过拟合。二元决策树的过拟合原因与第4章和第5章的有所不同。

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