echart 决策树

2026-09-12

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

使用python抓取婚恋网用户数据并用决策树生成自己择偶观

最近在看<机器学习实战>的时候萌生了一个想法,自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下,不仅可以加深自己对书本的理解,顺便还可以在github拉拉人气.刚好在看决策树这一章,书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切,看完长相看学历,看完学历看收入.如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息,手动给她们打标签,并根据这些数据构建决策树,不就可以找出自己的择偶模式了吗!github项目:huatian-funny,下面就详细的阐释一下. 数据爬取之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据,

【Machine Learning】决策树案例：基于python的商品购买能力预测系统

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

EChart系列：在echart3中使用百度地图扩展之后，如何获取到百度地图对象

最近做项目想要在百度地图上叠加显示echart的散点图,然后根据地图的缩放等级和区域范围要显示不同的散点图,这中间折腾了好久.功能要求包括: (1)底图使用百度地图: (2)可以在地图上叠加显示echart的散点图: (3)鼠标移动到散点图上面之后,可以浮动显示相关信息: (4)能够获取当前显示区域地图的经纬度范围: (5)能够响应地图的拖拽和缩放事件: 这里有两种选择: 1. 使用echart2的百度地图扩展,1, 3, 4, 5 都可以满足,就是2满足不了,他的一个series的所有图标样式

EChart使用

EChart ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. 网址: http://echarts.baidu.com/ https://github.com/ecomfe/echarts http://echarts.baidu.com/ec

决策树ID3算法的java实现(基本试用所有的ID3)

已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树流感训练数据集 No. 头痛肌肉痛体温患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先

网站中使用echart

在网站开发中,可能会使用折线图,圆饼图,等等来丰富网页对数据的展示,可以使用echart http://echarts.baidu.com/tutorial.html#5%20%E5%88%86%E9%92%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B%20ECharts 可以参考这个网址,快速上手 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>EChar

决策树及R语言实现

决策树是什么决策树是基于树结构来进行决策,这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制.例如,我们要对"这是好瓜吗?"这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断或"子决策":我们先看"它是什么颜色?",如果是"青绿色",则我们再看"它的根蒂是什么形态?",如果是"蜷缩",我们再判断"它敲起来是什么声音?",最后我们得出决策:这是一个好瓜.这个决策如图所示: 决策

决策树-ID3

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器缺点:可能会发生过度匹配问题使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器

python画决策树

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

MLlib决策树与集成树

决策树是一种常见的分类与回归机器学习算法,由于其模型表达性好,便于理解,并能取得较好的效果,而受到广泛的应用.下图是一个简单的决策树,决策树每个非叶子节点包含一个条件,对于具有连续值的特征,该条件为一个上界,如果实例对应的特征值小于该上界则被划分到左子节点,否则被划分到右子节点,对于具有离散值的特征,该条件为一个子集,如果实例对应的特征值属于该子集则被划分到左子节点,否则被划分到右子节点.如此下去,一个实例从根节点开始,不断地被划分,直到叶子节点.对于分类问题,叶子节点输出其类别,对于回归问题,

决策树和基于决策树的集成方法（DT,RF,GBDT,XGBT）复习总结

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

Spark中决策树源码分析

1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classification Example. """ from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, Decisi

WebGIS中利用AGS JS+eChart实现一些数据展示的探索

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 eChart提供了迁徙图.热点图.夜视图等跟地图能够很好的结合起来的数据展示方式.但是如何将eChart和我们的AGS JS框架以及自身的地图相结合,是一个很值得研究的地方.我所在小组中的一位同事上两周作为主力对eChart和我们目前所使用的AGS JS的结合做了一些研究,取得了不错的进展.我本人对其研究进行了跟进,这里作为二传手,将这些进展以及效果做一个小

java 版本EChart使用

一.简介 EChart是百度开发的js图表软件,用它我们可以很方便地以图形化的方式对数据进行分析统计.该种方式js在页面动态拼接json数据,再进行渲染.这种方法的优点是,灵活,可以随时进行修改.缺点是js代码多,难以维护.此时我们可以Java EChart插件,在后端构造好option数据,最后在页面直接使用构造好的option数据,渲染效果.下载地址为:http://git.oschina.net/free/ECharts EChart提供链式的调用方法,使用也比较方便.它依赖Google的

百度数据可视化图表套件echart实战

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档

e-chart 本地加载中国地图

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Echart的简单例子

[转载自:http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/start.html] <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><head> <meta charset="utf-8"> <t

[Machine Learning & Algorithm] 决策树与迭代决策树（GBDT）

谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别

决策树的python实现

决策树算法优缺点: 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:数值型和标称型算法思想: 1.决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法,计算机可以根据这种方法得到我们所需要的决策树.这个方法的重点就在于如何从这么多的特征中选择出有价

EChart和G2比较

1.上市时间:EChart已经久经沙场,G2算是新事物 2.源码:截止发文,在Github上数量 EChart G2 commits 3086 8 branches 3 1 releases 43 4 watch 1163 14 star 12240 69 fork 4373 5 3.实现基础,均基于Canvas实现 4.语法和使用: 两者使用前都需要先在页面中定义一个dom对象:G2更简洁,采用面向对象设计思想,使用起来更清爽: G2把图形本身配置数据采用对象进行定义,和真正需要

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