python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection i…

1.安装graphviz.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graphviz: pip install gra…

1.决策树的简介 http://www.cnblogs.com/lufangtao/archive/2013/05/30/3103588.html 2.决策是实现的伪代码 “读入训练数据” “找出每个属性的可能取值” “递归调用建立决策树的函数” “para:节点,剩余样例,剩余属性” if “剩余属性个数为0" return most_of_result else if “剩余样例都属于同一个分类(yes/no)" return yes/no else: ”对于每一个剩余属性,计算该…

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据…

决策树的实现太...繁琐了. 如果只是接受他的原理的话还好说,但是要想用代码去实现比较糟心,目前运用了<机器学习实战>的代码手打了一遍,决定在这里一点点摸索一下该工程. 实例的代码在使用上运用了香农熵,并且都是来处理离散数据的,因此有一些局限性,但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作,python语言的特点及书写肯定是有帮助的. 我们分别从每个函数开始: 计算香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelC…

环境:ubuntu 16.04 python 3.6 数据来源:UCI wine_data(比较经典的酒数据) 决策树要点: 1. 如何确定分裂点(CART ID3 C4.5算法有着对应的分裂计算方式) 2. 如何处理不连续的数据,如果处理缺失的数据 3. 剪枝处理 尝试实现算法一是为了熟悉python,二是为了更好的去理解算法的一个流程以及一些要点的处理. from math import log import operator import pickle import os import n…

作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 决策树分类器是一种有监督的学习模型,在我们关心可解释性时非常有用. 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据 决策树是处理分类问题的常用算法之一. 为了更好地理解它,让我们看看下面的例子. 决策树通常包括: 根节点-表示被进一步划分为同质组的样本或总体 拆分-将节点分为两个子节点的过程 决策节点-当一个子节点根据某个条件拆分为其他子节点时,称为决策节点 叶节点或终端节点-不进一步拆分的子节点 信…

决策树(Decision Trees ,DTs)是一种无监督的学习方法,用于分类和回归. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据缺点:可能会产生过度匹配的问题适用数据类型:数值型和标称型 source code下载 https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action 运行demo 重要参考学习:http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/detai…

主要思想: 0.训练集格式:特征1,特征2,...特征n,类别 1.采用Python自带的数据结构字典递归的表示数据 2.ID3计算的信息增益是指类别的信息增益,因此每次都是计算类别的熵 3.ID3每次选择最优特征进行数据划分后都会消耗特征 4.当特征消耗到一定程度,可能会出现数据实例一样,但是类别不一样的情况,这个时候选不出最优特征而返回-1:   因此外面要捕获-1,要不然Python会以为最优特征是最后一列(类别) #coding=utf-8 import operator from ma…

Refer to the DecisionTree Python docs and DecisionTreeModel Python docs for more details on the API. from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, DecisionTreeModel from pyspark.mllib.util import MLUtils # Load and parse the data file into an RDD of L…