【机器学习】机器学习从零到掌握之八 -- 教你读懂决策树原理

最新推荐文章于 2024-11-28 13:18:03 发布
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分类专栏： 机器学习实战 -- 机器学习从零到掌握 文章标签： 机器学习 决策树
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本文是《机器学习从零到掌握》系列的第8篇，详细介绍了决策树的基本流程、划分选择和剪枝处理。通过信息熵和信息增益的概念，解释了如何在决策树构建过程中选择最优划分属性，并探讨了防止过拟合的剪枝策略。

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本文是《机器学习从零到掌握》系列之第8篇

机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法

机器学习从零到掌握之二 -- 教你实现K近邻算法

机器学习从零到掌握之三 -- 教你使用K近邻算法改进约会网站

机器学习从零到掌握之四 -- 教你使用可视化分析数据

机器学习从零到掌握之五 -- 教你使用归一化数值准备数据

机器学习从零到掌握之六 -- 教你使用验证分类器测试算法

机器学习从零到掌握之七 -- 教你使用KNN进行手写数字识别

目录

本文是《机器学习从零到掌握》系列之第8篇

1、决策树基本流程

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python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
在具备了Python基础之后，可以开始学习机器学习的基本概念和技巧。机器学习是一门涉及统计学、概率论和优化算法的学科，旨在让计算机通过数据学习并做出预测。不必一开始就深入理论，而是应该关注实践中常用的算法，...
unity行为决策树实战详解
voidinit的专栏
05-29 1844
行为决策树是一种用于游戏AI的决策模型，它将游戏AI的行为分解为一系列的决策节点，并通过节点之间的连接关系来描述游戏AI的行为逻辑。通过行为决策树，游戏开发者可以将游戏AI的行为分解为一系列的决策节点，并通过节点之间的连接关系来描述游戏AI的行为逻辑，从而更加方便地管理和调整游戏AI的行为。在代码中，我们可以在AI类中创建行为决策树对象，并在AI的Update方法中调用行为决策树的执行方法，从而实现游戏AI的行为控制。在代码中，我们可以在节点类中添加对应的属性，并在节点的执行方法中使用它们。
Unity 的行为决策树的技术原理
voidinit的专栏
04-20 855
在状态节点的回调方法中，开发人员可以访问游戏对象的属性和方法，从而实现游戏角色的状态和行为。当某个转换条件成立时，游戏角色会从当前状态转换到另一个状态，并执行该状态的行为。在本例中，我们需要添加三个转换节点，分别表示从待机状态到移动状态、从移动状态到攻击状态、从攻击状态到待机状态。有限状态机由一系列状态和转换组成，每个状态表示一个游戏角色的状态，每个转换表示从一个状态到另一个状态的条件。在上面的代码中，Patrol节点表示“待机”状态，Move节点表示“移动”状态，Attack节点表示“攻击”状态。
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法
天泽28的专栏
04-18 10万+
决策树（decision tree） 说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，博客中有大段文字摘自周老师的《机器学习》书，仅供学习交流使用。转载博客务必注明出处和作者，谢谢。 决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experiments in Induction”，但真正让决策树成为机器学习主流算法的还是Quinlan（罗斯.昆兰）大神（2011年
决策树（公式推导+举例应用）
Nie同学的博客
01-11 2659
该博客总结了决策树在决策制定中的广泛应用。决策树通过树形结构模拟决策过程，在商业、医疗等领域取得显著成果。文章深入探讨了决策树的学习思路、划分选择、剪枝处理等关键概念。实验展示了构建决策树模型的步骤，通过网格搜索选择最优超参数，并对性能进行了详细分析，强调模型在类别"Yes"上的改进空间。
机器学习经典算法决策树原理详解（简单易懂）
中科院AI算法工程师的博客
12-24 1454
↑ 点击上方【计算机视觉联盟】关注我们最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART，其中ID3算法是最早被提出的，它可以处理离散属性样本的分类，C4.5和CART算法则可以处理更加复杂...
人工智能-机器学习-决策树-决策树分类（ID3，C4.5，CART）
07-09
决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率...
机器学习决策树分类算法实验报告-机器学习高分大作业
12-05
决策树是一种广泛应用于机器学习领域的非线性分类算法，它通过构建树状模型来做出预测。在本实验中，决策树被用来解决毒蘑菇的分类问题，目的是通过分析蘑菇的多种特征来区分其是否可食用，以确保采摘者的安全。 一...
机器学习-基于Python实现的机器学习算法之决策树.zip
03-03
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，它通过构建一种树状模型来做出预测。在本资料包中，重点讲述了如何使用...通过对这些步骤的学习，你可以深入理解决策树的工作原理，并掌握其在实际问题中的应用。
机器学习领域中基于Python和Scikit-Learn实现决策树算法及其应用
最新发布
01-25
文章首先阐述了什么是决策树以及它的运作机制，然后逐步解释了从加载经典的 Iris 花卉分类数据集开始到创建并训练决策树模型的具体操作步骤。随后展示了模型评估手段如计算准确性分数以及对最终生成决策树的视觉化...
【机器学习】二、决策树
TwcatL_tree
10-31 1375
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。⚪：内部结点正方形：叶结点。
决策树（基础理论篇）
zz0377的博客
09-05 1284
2. 决策树 2.1 工作原理 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子，如下图所示的流程图就是一个决策树， 长方形代表判断模块(decision block)， 椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。 从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终止模块。 2.2 决策树的一般流程 2.2.1 知识补充 信息熵 集合信息的度量方式称为香农熵或者简称为熵(entropy)
决策树公式推导
ifhuke的博客
09-13 1557
决策树的公式推导，例子，示例
手把手教你推导决策树算法
yyy的技术日常
05-31 1万+
本文为大家介绍了机器学习中常用的决策树算法以及相关术语，并基于天气数据集进行决策树算法（ID3、CART算法）实现过程的手动推导。 原文标题：Decision Tree Algorithm With Hands On Example 原文链接：https://medium.com/datadriveninvestor/decision-tree-algorithm-with-hands-on-example-e6c2afb40d38 作者：Arun Mohan 决策树是最重要的机器学习算法之一，
机器学习西瓜书&南瓜书——决策树模型
m0_73556978的博客
09-30 1279
决策树模型是机器学习领域最常见的模型之一，甚至有人说决策树模型上机器学习领域的水平上升了一个台阶。决策树的基本思想是根据样本的一些特征来构造一个树，树的每个分支节点都是一个分支属性，每个分支节点都会针对当前节点的属性把样本一分为二，有这个属性或者说在这个属性上表现为yes的数据被分为一个集合，没有这个属性或者在这个属性上表现为no的数据呗分为一个集合。一个完整的决策过程包含若干个子决策，最终得到判定结果。以“找出好瓜”这个任务为例，假设西瓜有“色泽“，”根蒂“，”敲击声“这三个属性，假设先判定“色泽”这个属
决策树原理详解（无基础的同样可以看懂）
热门推荐
GreenYang5277的博客
02-27 12万+
一. 决策树简介 决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。决策树就是形如下图的结构（机器学习西瓜书的图）： 二. 决策树的基本流程...
机器学习方法——举例分析决策树
时生的博客
10-10 3634
在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是挑选水果，都是基于以往的经验来做判断。如果把判断背后的逻辑整理成一个结构图，你会发现它实际上是一个树状图，这就是我们今天要讲的决策树。决策树基本上就是把我们以前的经验总结出来。如果我们要出门打篮球，一般会根据“天气”、“温度”、“湿度”、“刮风”这几个条件来判断，最后得到结果：去打篮球？还是不去？
机器学习-决策树（ID3算法及详细计算推导过程）
qq_55882840的博客
11-28 2402
Xm},且每个属性均有r种不同的取值,则我们可以根据属性的不同取值将样本集S划分成r个不同的子集S1, S2, ... , Sro。或者样本集中的所有样本在属性集上都取相同值，即所有样本都具有相同的属性值，则同样将该节点标记为叶节点，并根据各个类别的样本数量，按照少数服从多数的原则，将该叶节点的类别标记为样本数最多的那个类别。(2) 如果节点样本集中的所有样本全都属于同一类别，则将该节点标记为叶节点，并标出该叶节点的类别。可见,信息增益所描述的是信息的确定性,其值越大,信息的确定性越高。
机器学习算法实战：贝叶斯、决策树、KNN与K-means
贝叶斯、决策树、KNN（K-最近邻算法）、K-means都是机器学习领域中常用的基础算法，它们各自有不同的应用场景和优缺点。此外，推荐算法是一种广泛应用于电子商务、社交媒体和在线服务中的技术，用以根据用户的兴趣和...
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