决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法3要素： 特征选择决策树生成决策树剪枝 部分理解： 关于决策树生
SKlearn 深度学习 Sklearn简述决策树1、概述1.1 基本概念和解决问题1.2 sklearn 中决策树 2. DecisionTreeClassifier 分类树2.1 重要参数2.1.1 criterion2.1.2 建立树： Sklearn简述 scikit-learn ， 又写作 sklearn ，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包，它通过 Nu
决策树分类：用if-else进行选择 目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外，机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法，而这两者的基石都是决策树分类算法。 决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构，同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树这一类算法，基本原
算法原理 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
机器学习实战，决策树 前言一、决策树是什么？二、使用步骤1.熵2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文
Task01 信息论基础 决策树分类思想： 用树的节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到当前节点下的子节点，这样决策树希望各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，达到分类效果。 节点类别纯度： 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定
一些问题 如果训练集有100万个实例，训练决策树大致的深度是多少？ 通常来说，二元决策树训练到最后大体都是平衡的，如果不加以限制，最后平均每个叶节点一个实例。因此，如果训练集包含100万个实例，那么决策树的深度为20层。（实际上会更多一些，因为决策树通常不可能完美平衡。） 通常来说，子
信息：用于消除随机不确定性东西 一、不纯度： （1）基尼不纯度可以作为 衡量系统混乱程度的 标准； （2）基尼不纯度越小，纯度越高，集合的有序程度越高，分类的效果越好； （3）基尼不纯度为 0 时，表示集合类别一致； （4）在决策树中，比较基尼不纯度的大小可以选择更好的决策条件（子节点）。 为了要将表格转化为一棵
一、基尼指数的概念 基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0. 二、基尼系数的计算公式 基尼指数
名 称：反玉米素 化学名称：6-反式-4-羟基-3-甲基-丁-2-烯基氨基嘌呤 英文名称：Trans-zeatin 其他名称：6-（反-4-羟基-3-甲基-2-丁烯氨基）嘌呤；N6-（反-4-羟基-异戊烯）腺嘌呤；6-(trans-4-Hydroxy-3-methyl-2-butenylamino)purine; N6-(trans-4-Hydroxy-isopentenyl)adenine. 物化性质：白色针状
颜色有三大属性：明暗，即明度；彩调，即色相；色强，即纯度。 明度：色彩的明暗程度。两种情况，一是同一色相的明度变化，同一颜色加黑、白以后产生不同的明暗层次；二是各种颜色的明度变化，每种纯色都有与之对应的明度，黄色明度最高，蓝紫色最低，红绿色居中。 色相：色彩的相貌。是有彩色最显著的特征，是指
了解了信息熵，再看决策树，会很容易的。通过上篇博客，我们知道：信息熵被认为是一个系统有序程度的度量，一个系统越是有序，信息熵就越低，一个系统越是混乱，信息熵就越高。决策树的构造过程就是，如何划分，能让系统变得更加有序。 先来直观理解一下决策树： 可以发现，决策树比较明确直观，一
原文链接：https://www.codeproject.com/Articles/5162891/Functional-Programming-In-A-Nutshell-In-Csharp 目录 介绍 函数编程定义 函数属性 纯度 头等函数 闭包的概念 成为函数式 函数式实用程序 纯度重要性 头等的重要性 函数编程和面向对象编程 集成
首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率
1.决策树是非参数的有监督学习方法。 2.根节点：最初问题所在地方。（只有输出没有输入） 3.叶节点：得到的结论。（只有输入没有输出）每一个叶节点都是一个类别标签 4.内部节点：只有一条输入，可有多条输出。 5.子节点和父节点：两个相连节点中，接近根节点的是父节点，另一个是子节点。 6.贪心算法：通
