数据挖掘之DecisionTreeClassifier决策树

用决策树DecisionTreeClassifier的数据挖掘算法来通过三个参数,Pclass,Sex,Age,三个参数来求取乘客的获救率. 分为三大步: 一,创建决策树DecisionTreeClassifier 对象二,对象调用fit()函数,训练数据,建立模型三,对象调用predict()函数,对需要预测的数据,预测. 代码如下: import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction import Di…

机器学习&&数据挖掘之一：决策树基础认识

决策树入门篇前言:分类是数据挖掘中的主要分析手段,其任务就是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型,用于预测未知样本的类标号,把类标号未知的样本按照某一规则映射到预先给定的类标号中. 分类模型学习方法其中一类就是基于决策树的学习方法,下面,简单总结一下决策树的基础知识和构造决策树的两种算法:ID3.C4.5. 关键词:决策树.ID3.C4.5.信息熵.信息增益.分裂信息.信息增益率正文决策树分类的方法的特点是对训练样本集进行训练,生成一颗二叉或多叉的决策树. ID3算法:使用信息…

海量数据挖掘MMDS week6: 决策树Decision Trees

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49445465 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记大规模机器学习之决策树Decision Trees {博客内容:Decision Trees. This is one of the oldest forms of machine-learning, but there are issues that com…

机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思.和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现.决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种. 算法特点 CART称为分类回归树,从名字上我们也看得出来…

[机器学习&数据挖掘]机器学习实战决策树plotTree函数完全解析

在看机器学习实战时候,到第三章的对决策树画图的时候,有一段递归函数怎么都看不懂,因为以后想选这个方向为自己的职业导向,抱着精看的态度,对这本树进行地毯式扫描,所以就没跳过,一直卡了一天多,才差不多搞懂,才对那个函数中的plotTree.xOff的取值,以及计算cntrPt的方法搞懂,相信也有人和我一样,希望能够相互交流. 先把代码贴在这里: import matplotlib.pyplot as plt #这里是对绘制是图形属性的一些定义,可以不用管,主要是后面的算法 decisionNode…

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤&常用的聚类.决策树和CRISP-DM概念接前面系列4篇: 一小时了解数据挖掘①:解析常见的大数据应用案例一小时了解数据挖掘②:分类算法的应用和成熟案例解析一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术一小时了解数据挖掘④:商务智能原理解读の数据挖掘九大定律数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘.本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程.CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程. 数据…

数据挖掘十大经典算法--CART: 分类与回归树

一.决策树的类型在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树的输出是样本的类标. 回归树的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类…

2019-08-01【机器学习】有监督学习之分类 KNN，决策树，Nbayes算法实例（人体运动状态信息评级）

样本: 使用的算法: 代码: import numpy as np import pandas as pd import datetime from sklearn.impute import SimpleImputer #预处理模块 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练集和测试集模块 from sklearn.metrics import classification_report #预测结果评估模块 from skl…

PimaIndiansdiabetes-数据预处理实验（一）

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10859517.html 链接:https://pan.baidu.com/s/1PyP_r8BMnLLE-2fkKEPqKA提取码:vztm 一.PimaIndiansdiabetes.csv 数据集介绍 1.该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所.数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测患者是否患有糖尿病. 2.…

kaggle——贷款信用评估介绍

介绍对于金融机构的贷款业务来说,一个顾客的信用信息是极其重要的.因为只有了解客户的信用情况,才能决定是否通过客户的贷款申请.本次将会介绍如何根据用户的一些基本信息来判断顾客的信用或贷款偿还能力. 知识点数据导入与预览数据可视化-plotly 特征工程预测模型的选择贷款信用评估介绍本次的内容主要来自于在 Kaggle 上关于贷款信用分析的一个竞赛:贷款偿还能力评估 .该竞赛是一个含奖竞赛,是由 Home Credit 公司发起,并提供相关的数据.我们来简单看一下相关的信息. Home…

用Plotily处理数据的基本操作

import pandas as pd # 导入数据.scv df = pd.read_csv(" .csv") # 查看前五行数据 df.head() # 查看一下数据描述 df.descirbe() # 查看一下数据的形状 df.shape # 查看一下数据集中都包含哪些列 df.columns # 对数据进行可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 使用Jupyter Notebook # import…

机器学习——手把手教你用Python实现回归树模型

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型. 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树.第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出.这一种方法称为模型树. 今天我们先来看看其中的回归树.…

机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第30篇文章,我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型--GBDT. 虽然文无第一武无第二,在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说.但在深度学习兴起和流行之前,GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一.虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能时代,但是GBDT也没有落伍,它依然在很多的场景和公司当中被广泛使用.也是面试当中经常会问到的模型之一. 遗憾的是市面上关于GBDT的资料虽然不少,但是很少有人把…

Python数据分析：实用向

文件处理导包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline 添加镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ https://developer.aliyun.com/mirror/ http://mirrors.163.com/ubuntu/ https://mirrors.ust…

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都…

数据挖掘入门系列教程（四）之基于scikit-lean实现决策树

目录数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 加载数据集数据特征训练随机森林调参工程师结尾数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 在上一篇博客,我们介绍了决策树的一些知识.如果对决策树还不是很了解的话,建议先阅读上一篇博客,在来学习这一篇. 本次实验基于scikit-learn中的Iris数据.说了好久的Iris,从OneR到决策树,那么Iris到底长啥样呢? 加载数据集首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自sc…

（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 决策树分析算法）

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要…

玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖…

机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构

0.决策树决策树是一种树型结构,其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个测试输出,每个叶结点代表一种类别. 决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树.到叶子节点的处的熵值为零,此时每个叶结点中的实例都属于同一类. 1.决策树学习算法的特点决策树算法的最大优点是可以自学习.在学习的过程中,不需要使用者了解过多知识背景,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习了. 在决策树的算法中,建立…

机器学习之路: python 决策树分类DecisionTreeClassifier 预测泰坦尼克号乘客是否幸存

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor…

数据挖掘分类算法之决策树（zz）

决策树(Decision tree) 决策树是以实例为基础的归纳学习算法. 它从一组无次序.无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类.从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则.1986年 Quinlan提出了著名的ID3算法.在ID3算法的基础上,1993年Quinlan又提出了C4.5算法.为了适应处理大规模数据集的需要…

数据挖掘算法R语言实现之决策树

数据挖掘算法R语言实现之决策树最近,看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树,想要了解这方面的内容如下: > library("party")导入数据包 > str(iris) 集中展示数据文件的结构 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观测值,5个变量 $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num…

【sklearn决策树算法】DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 鸢尾花分类

决策树算法决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 $g(D, A)$ 定义为集合 D 的熵 $H(D)$ 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 $H(D/A)$ 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)…

数据挖掘决策树 Decision tree

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…

(转载)微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）

微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态. 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列. 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子. 决策树…

数据挖掘之决策树ID3算法（C#实现）

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput…