头歌决策树算法

已于 2024-04-27 11:23:51 修改
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文章标签： 决策树 算法 机器学习
于 2024-04-27 11:23:23 首次发布
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版权

决策树简述

决策树算法

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现决策树信息熵构建，包括：

  1. 划分的函数
  2. 信息熵计算的函数
  3. 最优划分属性和最优值计算的函数
  4. 进行划分，并打印划分后的信息熵值

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：

提示： 参照示例完成任务

Sherri535
关注
决策树案例
Junds0的博客
04-03 1682
本次任务我们将会使用成人数据集（来源于UCI数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult ）,该数据集从美国1994年人口普查数据库中抽取而来，共48842条数据，涉及到收入统计，因此也称作“人口普查收入”数据集。人口普查收入数据集是一个分类问题，目的是用来预测年收入是否超过50k$，对应我们所需要的标签，这在数据集中以“50K”来进行表示；除此之外，数据包含了用于判断该决定的相关信息，对应我们所需要的特征，这些特征一共有14个。
EduCoder 机器学习 决策树
Alex
06-19 9484
决策树说通俗点就是一棵能够替我们做决策的树，或者说是我们人类在要做决策时脑回路的一种表现形式。 本实训项目的主要内容是基于 python 语言搭建出决策树模型对数据分类，并使用 sklearn 的决策时模型对鸢尾花数据进行分类。 第1关：什么是决策树 任务描述相关知识引例决策树的相关概念编程要求测试说明 任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。 相关知识为了完成本关任务，你需要掌握决策树的相关基础知识。 引例在炎热的夏天，没有什么比冰镇后的西瓜更能令人感到心旷神怡的了。现在我要去水果
机器学习实战（二）：决策树
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10-29 1960
你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输入一系列数据，然后给出游戏的答案。我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法”。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。
头歌 机器学习 决策树 信息熵与信息增益
Kuugo_的博客
11-02 2139
根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成。表示使用第一个特征来计算信息增益。函数实现计算信息增益。：测试用例中字典里的。：测试用例中字典里的。：测试用例中字典里的。
机器学习 --- 决策树
学习日常分享
06-23 1万+
第1关：什么是决策树 任务描述 本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握决策树的相关基础知识。 引例 在炎热的夏天，没有什么比冰镇后的西瓜更能令人感到心旷神怡的了。现在我要去水果店买西瓜，但什么样的西瓜能入我法眼呢？那根据我的个人习惯，在挑西瓜时可能就有这样的脑回路。 假设现在水果店里有3个西瓜，它们的属性如下： 那么根据我的脑回路我会买1和2号西瓜。 其实我的脑回路可以看成一棵树，并且这棵树能够帮助我对买不买西瓜这件事做决策，所以它就是一棵决策树。
决策树+编程实现
07-12 1878
什么是决策树构建决策树的关键问题是：每个节点在哪个维度上做划分某个维度在哪个值上做划分信息熵信息熵在信息论中代表随机变量不确定的度量。熵越大，数据的不确定性就越高。熵越小，数据的不确定性越低。上图中可以看出，右边的数据比左边的数据熵小，右边数据更确定。以二分类问题，编程实现信息熵，观察信息熵的函数曲线import numpy as np import matplotlib.pyplot as p...
Educoder 头歌【人工智能之决策树算法】
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12-26 4519
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机器学习实战(第三章-决策树-ID3算法-所有代码与详细注解-python3.7)
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ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是最早的决策树构建算法之一，由Ross Quinlan于1986年提出。这个压缩包文件包含了关于ID3算法的详细讲解以及在Python 3.7环境下实现的全部代码和注解，是深入理解并实践决策树...
机器学习作业2决策树.rar
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，决策树模型呈树形结构，树中包含叶子节点与内部节点。本实验为利用MATLAB进行决策树算法的生成。实验数据为人民币模型，包含100,50,20,10元4种。
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04-23 1819
基于头歌，头歌真的是太多有趣的故事。
头歌——人工智能（机器学习 --- 决策树1）
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10-25 2776
决策树的相关概念:决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法，但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成，其中结点分为内部结点和叶子结点，内部结点表示一个特征或者属性，叶子结点表示标签（脑回路图中黄色的是内部结点，蓝色的是叶子结点）。决策树的一个非常大的优势就是模型的可理解性非常高，甚至可以用来挖掘数据中比较重要的信息。那么如何构造出一棵好的决策树呢？其实构造决策树时会遵循一个指标，有的是按照信息增益来构建，如ID3算法；
使用线性回归和决策树算法进行薪资预测
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04-13 2478
这包括删除任何无效或缺失值，转换类别变量为数值变量，创建哑变量并将所有特征放在一个矩阵中。我们需要一个数据集，它必须包含以下特征：工作经验，学历，公司规模等等。首先我们需要导入一些常用的Python库，如NumPy，Pandas，Scikit-learn等。其中，train_test_split()函数将把数据集拆分为70％的训练集和30％的测试集，以进行后面的评估。我们将拆分数据集，这使我们可以将数据集分为训练集和测试集，以评估模型的准确性。其中，'salary.csv’是保存在本地的数据集文件名。
C语言程序设计·头歌实训合集
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决策树算法
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11-25 690
决策树分类器就像带有终止块的流程图，终止块表示分类结果。开始处理数据集时，我们首先需要测量集合中数据的不一致性，也就是熵，然后寻找最优方案划分数据集，直到数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用于划分标称型数据集。构建决策树时，我们通常采用递归的方法将数据集转化为决策树。一般我们并不构造新的数据结构，而是使用Python语言内嵌的数据结构字典存储树节点信息。使用Matplotlib的注解功能，我们可以将存储的树结构转化为容易理解的图形。Python语言的pickle。
2021-07-22
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任务描述 本关任务：字符串拼接。接收用户输入的两个字符串，将它们组合后输出。 相关知识 input函数() input()函数从控制台获得用户输入，无论用户在控制台输入什么内容，input()函数都以字符串类型返回结果。 name=input()//将用户输入的字符串存储到name变量中 print()函数 print()函数输出纯字符信息时，可以直接将待输出内容传递给print()函数，如： print("祖国，你好！") 当输出变量值时，需要采用格式化输出方式，通过format()方法将待输
决策树算法Python实现
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【代码】决策树算法Python实现。
Scala知识点31---Option对象
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
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Dataset 决策树的一个优点是它可以处理变量之间有非线性关系的数据，而这种数据用前面的线性回归是不能做的。本文的数据集是美国1994年的个人收入信息，这个数据还包含了婚姻状况，年龄以及工作类型等等。目标是要预测他们每年的收入与50k的关系{<=50:0,>50:1} import pandas income = pandas.read_csv("income.csv") print(inco
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