机器学习总结-5-DT决策树

最新推荐文章于 2025-10-13 07:30:00 发布
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本文深入探讨决策树算法的核心概念，包括信息熵的理解、决策树构建过程、优化技巧、可视化方法及其在用户分级评估等场景的应用。同时，分析了决策树的优缺点及适用范围。
第23步 机器学习分类实战：决策树（DT）建模
Jet4505的博客
02-19 988
决策树（DT）建模
【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
qq_38614074的博客
04-10 2万+
决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。
机器学习（三） --- DT（Decision Tree）
williamgavin的博客
02-08 2203
文章目录Decision TreeIntroductionConstructing Decision TreesexamplePruning决策树、随机森林和Gradient BoostingReference： Decision Tree 本文并不是给零基础的人看的哈，看之前需要了解一下啥是决策树。 Introduction 决策树是一种根据给定数据集产生一系列规则组成一棵树的算法。 一般来说，数据集中样本的特征包括两类：一类是数值属性，另一类是分类属性。 在一棵决策树中： 内部结点表示属性 边表示一种
《机器学习实战》学习（二）——决策树（DT）
不系之舟的专栏-QQ讨论群331590339
09-11 3208
1、决策树简述决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。在周志华老师的《机器学习》这本书中专门一章节对决策树进行了讲述。并对id3算法后的改进算法也做了相应的介绍。决策树容易导致过拟合现象，介绍了预剪枝和后剪枝等相关的处理方法。决策树依赖测试集，可以把测试集生成的树结构序列化存到文件中，下次使用可以很快进行加载。 一个牛人对决策树的总结，我觉得很有道理，
机器学习 笔记04 ---决策树(DT)：理论+代码实现
S1406793的博客
10-31 4567
1、概述​编辑 2、决策树模型 3、决策树学习 4、决策树的构建——三步骤 4.1 特征选择 4.1.1 熵（Entropy） 4.1.2 条件熵（Conditional Entropy）H(Y|X) 4.1.3 信息增益（Information Gain） 4.1.4 信息增益比 4.2决策树算法 4.2.1 ID3算法 4.2.2 C4.5算法 4.2.3 Python实现ID3、C4.5算法 4.3 决策树的剪枝 引言 4.3.1 算法目的 4.3.2 算法
机器学习面试题——决策树DT（Decision Tree），二叉树或多叉树分支决策分类
weixin_46838716的博客
04-30 3361
决策树的决策标准：ID3（最大信息增益）【偏好性过强】、C4.5（最大信息增益率）【改进偏好性问题】、CART（基尼系数）【改进前面计算量大的问题】 后面的是对前面的改进
DT.rar_decision tree_dt_dt-cwt_决策树_决策树dt
07-15
决策树是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘中的监督学习方法，其主要任务是通过构建树状模型来进行分类或回归。在本资源"DT.rar"中，包含的决策树算法及其相关代码，将帮助我们深入理解这一重要的预测模型。 决策树...
3.1 机器学习 --- 决策树
woaixuexi6666的博客
11-07 2106
无
第四章机器学习----决策树与随机森林（二）
最新发布
I＇m a winner的博客
10-13 671
本文介绍了使用PyCharm实现抑郁症复发风险预测项目的完整流程。项目采用标准化的机器学习项目结构，包含数据处理、模型训练与评估模块。通过决策树、随机森林和逻辑回归三种监督学习算法构建预测模型，实现了从数据预处理（标准化、独热编码）、模型训练到性能评估（准确率、分类报告、AUC值）的全流程。文章详细展示了Python代码实现，包括特征工程、模型管道构建和可视化分析，为临床抑郁症复发预测提供了可复现的机器学习解决方案。项目特别关注了数据不平衡问题的处理，并采用分层抽样确保模型评估的可靠性。
Python从0到100（五十三）：机器学习-决策树及决策树分类器
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全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
08-21 6万+
决策树是⼀种常⽤的监督学习算法，⽤于解决分类和回归问题。它的基本原理是根据数据的特征来构建⼀颗树状结构，决策树的⽬标是通过分裂特征，将数据集划分为纯度更⾼的⼦集，以最⼩化误差或不纯度。
PYTHON机器学习实战——决策树ＤＴ
万有文的博客
08-05 1039
决策树也是有监督机器学习方法。 决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。 基本概念 属性(Feature): 训练数据中每列都是一个属性。标签(Label)：训练数据中的分类结果。 如何构造决策树 这里，要解决的问题是采用哪些数据属性作为分类条件，最佳次
机器学习算法_DT_决策树模型案例1_基于sklearn接口的分类
佐少的博客
04-20 573
机器学习算法_DT_决策树模型案例1_基于sklearn接口的分类1、导入功能模块函数2、建模2.1、导入测试数据数据集2.2、划分测试集-训练集-验证集2.3、模型训练，测试调参，外延测试2.3.1、设置模型参数2.3.2、模型训练3、模型预测与评估3.1、模型预测3.2、模型评估 1、导入功能模块函数 ‘’'python from sklearn import datasets ...
机器学习笔记15——决策树(DT)、ID3算法、C4.5算法原理以及python实现案例
weixin_45666566的博客
07-19 1万+
决策树1、概述2、决策树模型3、决策树学习4、决策树构建-三步骤4.1 特征选择4.1.1 熵(entropy)4.1.2 条件熵(entropy)4.1.3 信息增益总结 1、概述 决策树（decision tree）： 是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then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。 2、决策树模型 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。 决策树由结点和有向边组
机器学习DAY01
dt_it_park的博客
05-20 344
机器学习DAY01 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。 一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，其表现效果为P。如果任务T的性能表现（P），虽则E增加而增加，那么这样的计算机程序就被称为机器学习系统。自我完善、自我增进、自我适应。 为什么需要机器学习 自动化升级维护 解决那些算法太复杂甚至根本没有算法实现的问题 在机器学习过程中协助人类看...
联合熵（joined entropy）、条件熵（conditional entropy）、相对熵（relative entropy）、互信息（mutual information）以及相关关系整理
敲代码的quant的博客
04-12 6575
这部分内容算是对前面时间序列中近似熵、样本熵、模糊熵等熵的基础部分，毕竟前面部分只是对各种熵的求法步骤做了归纳，要理解其中的意义来得从最基础的部分进行分析。 Entropy (熵) 熵是衡量随机变量不确定性的指标。根据Shannon的定义，对于一个在概率空间 Ω\OmegaΩ 中，具有概率分布 p(x)p(x)p(x) 的随机变量 XXX，它的熵的定义为： H(X)continuous=−∫Ωp(...
机器学习——决策树（DT）原理，ID3算法、C4.5算法python实现案例
weixin_74731967的博客
04-30 2645
决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列简单的问题或条件，逐步将数据集划分到不同的类别或值。每个内部节点表示一个特征/属性，每个分支代表一个可能的特征值，而每个叶节点表示一个类别或值。决策树易于理解和解释，适用于小型到中等规模的数据集，并且能够处理具有非线性关系的数据。常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。1. ID3、C4.5和CART算法均只适合在小规模数据集上使用2. ID3、C4.5和CART算法都是单变量决策树。
机器学习决策树（Decision Tree，DT）算法详解：原理、案例实现与应用场景
科技改变人类，技术成就未来
07-10 3149
决策树（Decision Tree, DT）算法是一种常用的用于分类和回归的机器学习模型，它以树形结构表示数据决策过程。本文将详细介绍决策树的原理、训练过程、常见算法，以及通过案例展示决策树的实际应用。
机器学习方法之决策树（Decision Tree，DT）
weixin_43694959的博客
08-22 1291
机器学习方法之决策树（Decision Tree，DT） 决策树是最常见的机器学习方法之一，对该方法的原理，前人之述备矣，在这里不再详细介绍。本文主要是对决策树的一些重要的概念及其应用进行讲述。 1、举个栗子 决策树是什么呢？我们先通过一个例子来看看，下面是一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪多大了？ 母亲：25 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的！ 女儿：收入高不高？有没有上进心？ 母亲：收入还行，蛮有上进心！ 将上述过程用决策树
自动机器学习之auto-sklearn入门
TURING.DT
09-27 2232
当我们做完了特征工程之后，就可以代入模型训练和预测，对于模型的选择及调参，主要根据分析者的经验。在具体使用时，经常遇到同一批数据，同一种模型，不同的分析者得出的结果相差很多。 前面学习了几种常用的机器学习方法原理以及适用场景，对于完全没有经验的开发者，只要有足够时间，尝试足够多的算法和参数组合，理论上也能达到最优的训练结果，同理程序也能实现该功能，并通过算法优化该过程，自动寻找最优的模型解决方案...
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