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,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V

决策树介绍 决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github托管,并且现在仍在维护中.(h

Accord.Net中决策树 决策树介绍 决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念 决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树 ,回归树对连续变量做决策树.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5

网页版Rstudio︱RStudio Server多人在线协作开发 想了解一下RStudio Server,太给力的应用,可以说成是代码分布式运行,可以节省时间,放大空间. RStudio是一个非常优秀的R语言IDE. RStudio除了在各种系统中有桌面版本外还有Server版,它可以装载在linux主机上,用户可以通过浏览器远程登录使用R进行数据分析.笔者在之前也曾经折腾过好几回都没成功,不过今天运气不错居然实现了. 最近更新(2016-11-29): R︱Linux+Rstudio Ser

网上的内容感觉又多又乱,自己写一篇决策树算法.希望对别人有所启发,对自己也是一种进步. 决策树 须知概念 信息熵 & 信息增益 熵: 熵(entropy)指的是体系的混乱的程度,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量. 信息熵(香农熵): 是一种信息的度量方式,表示信息的混乱程度,也就是说:信息越有序,信息熵越低.例如:火柴有序放在火柴盒里,熵值很低,相反,熵值很高. 信息增益: 在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益. 决策树 开发流程 收集数据:可以使用任何方法

内容学习于 ApacheCN github 定义: 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构.决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成.结点有两种类型:内部结点(internal node)和叶结点(leaf node).内部结点表示一个特征或属性(features),叶结点表示一个类(labels). 用决策树对需要测试的实例进行分类:从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子结点:这时,每一个子结点对应着该特征的一个取值.如此递归

错误原因:pickle模块存储的是二进制字节码,需要以二进制的方式进行读写 1. 报错一:TypeError: write() argument must be str, not bytes 将决策树写入磁盘的代码如下: def storeTree(inputTree, filename): import pickle fw = open(filename, 'w') pickle.dump(inputTree, fw) fw.close() 改正后代码: fw = open(filename,

现在要介绍的是ID3决策树算法,只适用于标称型数据,不适用于数值型数据. 决策树学习算法最大的优点是,他可以自学习,在学习过程中,不需要使用者了解过多的背景知识.领域知识,只需要对训练实例进行较好的标注就可以自学习了. 建立决策树的关键在于当前状态下选择哪一个属性作为分类依据,根据不同的目标函数,有三种主要的算法: ID3(Iterative Dichotomiser) C4.5 CART(Classification And Regression Tree) 问题描述: 下面是一个小型的数据集

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

决策树模型练习:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估: a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树(decision tree)? https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 3. 熵(entropy)概念: 变量的不确定越大,熵也就越大. 4. 决策树归纳算法(ID3)

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

https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-

<Machine Learning in Action>-- Taoye给你讲讲决策树到底是支什么"鬼" 前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程,具体可看: <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,优化SMO <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 关于SVM非线性相关的内容,我们留着下个星期来撕 这篇文章我们先来看看决策树的内容,决策树

前几章对R语言的运行原理.基本语法.数据类型.环境部署等基础知识作了简单介绍,本节将结合具体案例进行验证测试. 案例场景:从互联网下载全国三甲医院数据,以地图作为背景,展现各医院在地图上的分布图.全国三甲医院数据来源 http://www.wxmp.cn/cms/detail-51610-23480-1.html  目录: map包研究 效果图 数据清洗 R开发 R脚本部署 map包研究: CRAN上地图的一个常用包就是maps (https://cran.r-project.org/web/p

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.  操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和

前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle

1.简介 matplotlib是python的一个2D绘图库,它可以在不同平台上地使用多种通用的绘图格式(hardcopy formats)和交互环境绘制出出版物质量级别的图片.matplotlib可以通过python脚本,python/ipython shell,web application servers以及six图像用户接口工具箱来调用. 其官方地址:http://matplotlib.org/index.html 2.使用案例 2.1 绘制决策树*  *该代码来自于<机器学习实战>

集成模型 集成分类模型是综合考量多个分类器的预测结果,从而做出决策. 综合考量的方式大体分为两种: 1.利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则作出最终的分类决策.(随机森林分类器) 2.按照一定次序搭建多个分类模型.这些模型之间彼此存在依赖关系.一般而言,每一个后续模型的加入都要对现有集成模型的综合性能有所贡献,进而不断提升更新过后的集成模型的性能.(梯度提升决策树) 代码1:  #集成模型对泰坦尼克号乘客是否生还的预测 #导入pandas,并且重

本章内容 组合类似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题:利用AdaBoost元算法提高分类性能 1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 长处 泛化错误率低,易编码,能够应用在大部分分类器上,无需參数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标称型数据 bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.