目录 分类与回归构建决策树 分类与回归 分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法 构建决策树 树的形状决策树的特征选择
原文链接： http://tecdat.cn/?p=23848 原文出处：拓端数据部落公众号 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。 决策树算法将数据集分解成更小的子集；同时，相关的决策树也在逐步发展。
讨论基于比较的排序算法 排序算法如果依赖比较，时间复杂度做的不会比nlogn更好，我们可以依据比较的过程画一棵决策树，每进行一次比较都会有两种结果（事先不知道数的大小），将这次结果设为根节点，往下引入两个叶子结点，把未分出大小的接着比较，比较到最后会有n!种结果，因为有n!种排列。而通往
sklearn中的决策树 模块：sklearn.tree 基本的建模流程： 实例化，建立评估模型对象 通过模型接口训练模型 通过模型接口提取需要的信息 以分类树为例： from skleran import tree #导入需要的模块 clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化 clf = clf.fit(X_train,y_train)#用训
1 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够
sklearn实现决策树 sklearn中的决策树一、DecisionTreeClassifier1、重要参数1.1 criterion1.2 random_state & splitter1.3剪枝参数 2、建立一棵树 sklearn中的决策树 模块：sklearn.tree tree.DecisionTreeClassifier分类树tree.DecisionTreeRegressor回归树tree.expor
1 概念 CART决策树使用"基尼指数" (Gini index)来选择划分属性，分类和回归任务都可用。 基尼值Gini（D）：从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率 Gini（D）值越小，数据集D的纯度越高。 2 计算 数据集 D 的纯度可用基尼值来度量: \(p_k=\frac{c^k}{D}\),D为样本的所有数
决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分属性. 2 定义 增益率：增益率是用前面的信息增
用比较官方的话说，随机森林是一种集成算法，但实际上，可以种简单的语言描述。以随机森林分类为例 随机森林的基分类器是决策树，决策树分支的方法是在所有重要特征中随机选择一个进行分支，这样随着random_state的不同，就会生长出不同的决策树，对这些决策树，随机森林采取的方法是，如果一半以
使用sklearn训练模型并预测结果 定义数据 def loaddata(): dataSet = [[0, 0,0,0, 'no'], [0, 0,0,1,'no'], [0, 1,0,1, 'yes'], [0, 1,1,0, 'yes'], [0, 0,0,0, 'no'],
文件（pkg）结构: include---- demo：(自定义的） tree_node.h: 所有树的节点的类声明，继承官方库的各种节点类型(RosActionNode/RosServiceNode等类) 输入输出port的变量名称 tick函数声明 req和res函数的声明tree_xml.h： 整棵树的逻辑，节点的顺序 输入输出port的变量所带的参数 节点的
线性回归 & 逻辑回归 【机器学习】逻辑回归 支持向量机 【机器学习】支持向量机 SVM 决策树 【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART 【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT 【机器学习】决策树（下）——XGBoost、LightGBM 随机森林(Random Forest)面试高频
题目： 代码： # -*- coding: utf-8 -*- judge_a = input('你在意宿舍有空调么？(是or否)\n') judge_c = input('你在意女生的数量么？(是or否)\n') if judge_a == '是': if judge_c == '是': print('\n复旦大学') else: print(
决策树学习 ps：本篇内容全部基于西瓜书，其中文字基本是西瓜书原文，照着书将重点内容一字一句写下来，确实比通读三五遍收获更大，对内容的理解也更加深刻，即使该方法看似愚拙，其中有些重要的内容有记号标出，一些书上没算出的结果也算了一遍。
目录 一、决策树 二、核心代码 三、决策树可视化 3.1 设置深度为1 四、评价指标 4.1 混淆矩阵 4.2 预测分数 4.3 召回率 4.4 F分数 4.5 FN（false negative） 五、总结——最终五种方法准确率比较 一、决策树 伪代码实现： 将数据集的最佳属性放在树根上。 将训
什么是机器学习过拟合？ 过拟合：指模型在训练集上的效果很好,在测试集上的预测效果很差，一般是偏差低，方差高 如何避免过拟合问题？ 重采样bootstrap L1,l2正则化 决策树的剪枝操作 交叉验证 3.什么是机器学习的欠拟合？ 欠拟合：指模型复杂度低或者数据集太小,对模型数据的
决策树的生成主要分两步，节点的分裂和阈值的确定。 ID3 由增熵来决定哪个节点需要分裂，选择信息增益最大的特征作为节点的划分特征。当熵为 1 的时候，是分类效果最差的状态，当它最小为 0 的时候，是完全分类的状态，熵的不断最小化，实际上就是提高分类正确率的过程。 熵、条件熵
决策树&特征工程 目标1 简介1.1 认识决策树 2 分类原理2.1 熵2.2 决策树的划分依据一-信息增益2.3 决策树的划分依据二-信息增益率2.4 决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5 常见决策树类型比较 3 cart剪枝3.1 为什么需要剪枝3.2 常用剪枝方法 4 特征工程-特征提取4.1
1.概述 1.1 决策树是如何工作的？ 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。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核
本篇是针对经典教材《机器学习》及DataWhale小组出版的配套工具书《机器学习公式详解》的学习笔记，主要以查缺补漏为主，因此对于一些自己已经熟悉的概念和内容不再进行整理。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 第四章 决策树 基本概念 决策树一般包含根结点、内
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23534 作者：ShiChao Wu 项目挑战 肝脏病在早期可能没有任何症状，不容易被察觉，或者症状是模糊的。肝脏病的症状和肝脏病的类型和程度高度相关，肝脏病的一般是通过肝功能测试诊断。在常见的肝功能测试诊断中，一般主要包含三大类指标：血清酶、胆红素和血清
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 原文出处：拓端数据部落公众号 在许多网站上都可以找到一个流行的德国信贷数据集german_credit，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。 下面的代码可以用来确定申请人是否有信用，以及他（或她）是否对贷款人有良好的信
回溯 1.概念 回溯是很经典的一个算法，什么是回溯，回溯其实是一种暴力枚举的方式，为啥都暴力了还是很经典的一种方法呢，其实是因为有些问题我们能暴力出来就不错了，就别要其他自行车了。常见的回溯类问题：组合；排列；切割；子集；棋牌； 其实回溯算法就是常说的DFS,本质上是一种暴力枚举算法； 回溯
信息熵 H ( X ) = ∑ x
