1.安装graphviz. graphviz本身是一个绘图工具软件,下载地址在:http://www.graphviz.org/.如果你是linux,可以用apt-get或者yum的方法安装.如果是windows,就在官网下载msi文件安装.无论是linux还是windows,装完后都要设置环境变量,将graphviz的bin目录加到PATH,比如我是windows,将C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/加入了PATH 2.安装python插件grap…

[决策树]西瓜数据graphviz可视化实现 一.问题描述: 使用西瓜数据集构建决策树,并将构建的决策树进行可视化操作. 二.问题简析: 首先我们简单的介绍一下什么是决策树.决策树是广泛用于分类和回归任务的模型.本质上,它从一层层的if/else问题中进行学习,并得出结论. 三.代码实现: 说明:本实例运行在linux环境下,通过jupyter notebook运行. 依赖项:graphviz 下载GraphViz's executables的网址:http://www.graphviz.org…

GO是一个同源蛋白的数据库,按照三大类别BP(生物学过程), MF(分子功能), CC(细胞组分) 对基因的产物-蛋白质进行了分类: 在GO数据库中,本质上是一个有向无环图的数据结构,在三大类别之下,又有小的分类层级,一层一层的分类下去: 对于某个具体的GO号来说,代表了一组同源蛋白,拥有相似的结构和功能,在数据库中,有上层分类的GO,也可能在这个GO下面,还有其他的GO 为了直观的展示某个GO号的分类,利用数据库提供的go-basic.obo 文件得到不同GO之间的层级关系,然后用Graphv…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-graphvis/…

import pandas as pd import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO #LabelEncoder:将字符串转换为增量值 #OneHotEncoder:使用One-of-K算法将字符串转换为整数 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from sklearn import tree if __name__ == '__mai…

最近在想怎么把一个程序的函数调用关系快速的用流程图的方式画出来,之后看到了这个一篇文章“用 Graphviz 可视化函数调用”(http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-graphvis/)感觉不错,详细的原理请看原文章,这里只把我的实验过程记录下,以备自己以后的不时之需. 1.要有代码,随便写个小程序,如下所示. #cat test.c #include <stdio.h> #include <string.h> void haha…

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…

前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树…

前情提要 通俗地说决策树算法(一)基础概念介绍 通俗地说决策树算法(二)实例解析 上面两篇介绍了那么多决策树的知识,现在也是时候来实践一下了.Python有一个著名的机器学习框架,叫sklearn.我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子.不过在这之前,我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体参数. 另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理,不过这里我们只进行分类处理. 一. sklearn决策树参数详解 我…

CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree. 回归树 相比ID3,CART遍历所有的特征和特征值,然后使用二元切分法划分数据子集,也就是每个节点都只会分裂2个分支.接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度,总方差越小数据子集越纯,最后选择总方差最小的划分方式对应的特征和特征值,而二元切分的依据就是将小于等于这个特征值和大于这个特征值的数据划分为两块.这里说的总方差一般就是通过数据子集的样本输出值的均方差 * 数据子集的样本个数来…