【机器学习】机器学习从零到掌握之十 -- 教你使用Python实现决策树

最新推荐文章于 2023-08-29 08:08:48 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10篇，重点介绍了如何使用Python实现决策树，包括决策树的基本流程、划分选择（信息增益计算）和剪枝处理。通过实例详细解释了决策树的构建过程，并展示了决策树结构的可视化结果。

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本文是《机器学习从零到掌握》系列之第10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

机器学习从零到掌握之八 -- 教你读懂决策树原理

机器学习从零到掌握之九 -- 教你使用K近邻算法形成完整系统

目录

1、决策树基本流程

2、划分选择

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Python 中的决策树
pydby01的博客
01-13 6517
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 1791
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
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
python决策树代码
01-16
python决策树代码
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...
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，...
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...这个资料包应该包含了使用Python实现决策树的完整流程，从数据预处理到模型构建、训练、评估以及优化。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。
西瓜书《机器学习》---第四章 决策树python代码实现
06-21
4.3 编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为西瓜数据集3.0中的数据生成一颗决策树。 4.4 编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为西瓜数据集2.0生成预剪枝、后剪枝决策树，并与未剪枝决策树...
机器学习 - 决策树 - python代码练习 - Iris - carevaluation
最新发布
11-27
通过这个过程，我们不仅可以学习到如何使用Python实现决策树模型，还能学习到如何对模型进行评估，以便于我们更好地理解模型性能。 第二个案例是关于汽车评估的问题，这里我们将使用一个更大的数据集来训练决策树...
机器学习-C4.5-决策树-算法实现-C4.5决策树算法的Python代码和数据样本.zip
05-27
决策树算法是机器学习中用于分类和回归任务的一种非常流行的方法，C4.5作为其中一种改进的算法，提供了有效处理连续和离散属性的能力。本资源提供了C4.5决策树算法的Python实现，以及用于训练和测试该模型的数据样本...
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 3114
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决策树
qq_40417296的博客
05-15 620
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...
python 决策树
hyhpyx的博客
05-29 504
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-机器学习之决策树
一条咸鱼
05-08 813
决策树学习的目标： 根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类。以【周志华 机器学习】这本书的介绍，学习相关的内容。具体内容这里不做过多介绍，具体计算见书。决策树生成的伪代码：（以字典类型保存Tree）
Python机器学习之决策树
CJW的博客
03-17 783
决策树的枝叶： 以相亲为例： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 那么如何选择根部节点，中间节点呢？（属性选择的先后顺序）列名：属性 可以通过 熵值 信息增益 信息增益率 1.熵(entropy) 是信息的度量单位，是一种 对属性“不确定性的度量”...
【机器学习应用】【Python】决策树 Decision Tree
pj71945的博客
08-29 808
单个决策树模型可以被可视化，直观易理解不需要对数据做特殊处理，数据拿到手就可直接用。但缺点也很明显——容易过拟合，泛化性不高，不一定考虑所有特征。决策树是一个简单易懂的模型，其算法逻辑也很人类做决策的过程很相似。
机器学习-决策树（python）
qq_56424896的博客
11-14 3027
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的上，通过构成决策树来求取净现值的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,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。
python机器学习之决策树（decision tree）
qq_51539256的博客
01-25 5790
决策树分类和回归
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