决策树的一个python实现例子

最新推荐文章于 2022-06-23 18:43:29 发布
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#决策树

本文介绍了一种统计学习方法——决策树的Python实现案例，决策树是一种用于分类与回归的基本算法，通过具体实例展示了如何使用Python进行决策树的构建与应用。
机器学习——决策树理论及Python实现
qq_27758151的博客
08-29 1598
决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数有监督学习方法。决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。长这样：**决策树最重要的是决策树的构造。构造决策树的关键步骤是分裂属性。**所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支，其目标是让各个分裂子集尽可能地“纯”。尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况：1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。...
python 决策树实例代码
08-15
python决策树的实例代码，相应的文件和详细的注释说明，直接运行test_tree文件即可显示结果
python决策树案例_决策树案例：基于python的商品购买能力预测系统
weixin_39683858的博客
12-01 1207
1 决策树/判定树(decision tree)1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在：准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用。速度：一个好的算法不仅要求具备准确性，其运行速度也是衡量重要标准之一。强壮行：具备容错等功能和扩展性等。可规模性：能够应对现实生活中的实际案例可解释...
决策树（python）
热门推荐
herry57的博客
06-23 1万+
目录一、分类决策树1.决策树的划分依据2.剪枝（对付"过拟合"的主要⼿段）3.案例（泰坦尼克号乘客⽣存预测） 4.利弊 二、回归决策树决策树思想的来源⾮常朴素，程序设计中的条件分⽀结构就是if-else结构。 在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分⽀过多，这时就可能 因训练样本学得"太好"了，以致于把训练集⾃身的⼀些特点当作所有数据都具有的⼀般性质⽽导致过拟合。因此，可通 过主动去掉⼀些分⽀来降低过拟合的⻛险。 决策树的图：案例...
决策树-Python
WillPower
04-27 504
决策树可视化 Error graphviz Not a directory: ‘dot’
python 决策树
hyhpyx的博客
05-29 556
python 决策树 数据预处理 导入pandas模块 import pandas as pd 读入数据，使用pandas中的函数pd.read_csv #路径中含中文时加入‘engine='python'’ df=pd.read_csv(r'C:\Users\***\Desktop\Titanic.csv',engine='python') df.head() 结果： ‘PassengerId’,‘Name’,‘Ticket’,'Cabin’是我们不需要的数据，利用drop函数删除该变量，并检查剩余变
Python实现决策树并且使用Graphvize可视化的例子
09-18
以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用scikit-learn创建决策树并用Graphviz进行可视化： ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_...
python实现C4.5决策树算法
09-20
Python实现C4.5决策树算法的关键步骤包括： 1. **数据预处理**：首先，需要将数据导入程序，这通常涉及到读取文件，如CSV或TXT文件，并将数据转换为适当的数据结构，例如列表或二维数组。在这个例子中，`...
python实现决策树分类算法
07-23
下面是一个简单的Python决策树分类器实现： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier ...
精选资源
python实现决策树模型.docx
最新发布
12-27
本篇文章将详细讲解如何使用Python实现分类和回归决策树，并通过一个案例实战——员工离职预测模型的搭建，展示模型的应用及调优。 ### 1. 决策树模型的代码实现 决策树分为两种主要类型：分类决策树...
决策树（DecisionTree）项目（python代码实现）
10-08
本压缩包包含： 1.本决策树（DecisionTree）项目python源代码文件； 2.项目用的数据（csv格式）； 3.一个普通文件，记录本项目的调试过程，用作实战参考
决策树python代码
03-31
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
使用Python实现决策树
06-24
2017年3月16号关于决策树的资源上传错了，这一份才是决策树的Python代码实现，包含详细的中文注释，欢迎下载学习。Python版本为2.7.
Python 决策树
数据科学汇集
03-01 3227
Python 决策树 1 声明 本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 决策树简介 相关概念见下： 决策树是一个无参数的有监督的分类和回归算法。该算法通过IF-THEN-ELSE决策规则(比如:如果绩效考核是A则发奖金1000K，是B则发500)的方式来从数据中学习模型。这种决策的结构就像一个倒置树(第一个决策规则在最顶端，其它的节点随之展开)。在决策树里...
python之决策树
kaikai_sk的博客
05-22 525
《集体智慧编程》第七章#-*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image,ImageDrawmy_data=[['slashdot','USA','yes',18,'None'], ['google','France','yes',23,'Premium'], ['digg','USA','yes',24,'Basic'],
python - 决策树
rojyang的博客
10-28 310
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。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，叶结点表示一个类。 参考：决策树基础篇 https://cuijiahua.com/blog/201...
Python——决策树
weixin_43684773的博客
03-28 472
代码调式 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #导入数据 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) #检查数据...
Python 中的决策树
pydby01的博客
01-13 6613
决策树是用于分类和回归任务的监督学习算法，我们将在决策树教程的第一部分集中讨论分类。 决策树被分配给基于信息的学习算法，这些算法使用不同的信息增益度量进行学习。我们可以将决策树用于我们有连续但也有分类输入和目标特征的问题。决策树的主要思想是找到那些包含关于目标特征的最多“信息”的描述性特征，然后沿着这些特征的值分割数据集，使得生成的 sub_datasets 的目标特征值尽可能纯 - -> 最纯粹地留下目标特征的描述性特征被认为是信息量最大的特征。这个寻找“信息量最大”特征的过程一直完成，直到我们..
Python决策树
xuyaoqiaoyaoge的博客
11-26 1827
决策树有ID3 C4.5 CART比较经典的算法，不过现在用的比较少，一般用随机森林多。 这里简单学习一下ID3，它是基于信息熵的#-*- coding: utf-8 -*- #使用ID3决策树算法预测销量高低 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split f
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