决策树算法在Python中的实现

最新推荐文章于 2025-04-21 14:49:29 发布
最新推荐文章于 2025-04-21 14:49:29 发布
阅读量130 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 决策树 python Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechNovaX/article/details/132809378
Python 专栏收录该内容
100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何在Python中使用scikit-learn构建决策树模型，包括数据准备、模型构建、预测和决策树的可视化。通过实例展示了如何利用决策树进行分类任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

决策树算法在Python中的实现

决策树是一种常用的机器学习算法，它是一种基于树结构的分类器，可以用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现决策树算法，并提供相应的源代码。

  1. 数据准备
    在使用决策树算法之前，我们首先需要准备数据。通常，我们将数据表示为特征矩阵和目标向量。特征矩阵包含了多个特征，每个特征对应一个维度；而目标向量包含了每个样本对应的分类或回归目标。

下面是一个简单的示例，假设我们要构建一个决策树来预测一个人是否会购买某个产品，特征包括年龄和收入水平，目标是购买与否的二分类标签：

import numpy as np

# 特征矩阵
X = np.array([[
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
决策树的python实现
aliceyangxi1987的博客
05-02 5201
本文结构： 是什么？ 有什么算法？ 数学原理？ 编码实现算法？ 1. 是什么？简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。2. 有什么算法？常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信息熵增益最大的featur
决策树算法Python实现
qq_46465907的博客
09-23 1398
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、决策树 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 利用决策树实现一个简单的分类问题 根据毕业院校、学历、技能来预测是否能够被录取 一、决策树 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。 二、使用步骤 1.引入库 代码如
决策树算法的python实现
qq_37760746的博客
10-09 549
import numpy as np import pandas as pd def calEnt(dataSet) : n = dataSet.shape[0] # 数据集总行数 iset = dataSet.iloc[: , -1] . value_counts() # 标签的所有类别 p = iset/n # 每一类标签所占比 ent = (-p*np.log2(p)).sum() # 计算信息熵 return ent def createDataS
决策树全解析：从基础到实战（Python代码+案例演示）
最新发布
2503_90237586的博客
04-21 791
‌用Python实现机器学习决策树算法
python实现决策树算法
03-30
通过python基础语言实现机器学习中基础算法-决策树。有助于初学机器学习的小白加深对机器学习的理解。
决策树算法python实现
05-25
python实现决策树，具体步骤参考博文：http://blog.youkuaiyun.com/Dream_angel_Z/article/details/45965463
决策树算法python代码实现
06-01
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...
文档决策树算法及Python实现
04-16
7. 实际案例分析：可能包含利用Python实现决策树算法的实际案例，展示算法在解决实际问题中的应用过程和效果。 由于提供的内容中并未直接包含具体的教学内容，以上仅是对可能出现的知识点的推测。读者需要获取到...
机器学习中决策树算法及其Python实现详解
12-06
内容概要：本文详细介绍了决策树算法的基本概念、构建过程、优缺点以及应用。首先，定义了节点、根节点、内部节点、叶子节点和分裂等基本术语。接着，介绍了决策树的构建步骤，包括选择最佳特征、划分数据集、递归...
C4.5决策树算法的Python代码和数据样本
12-21
资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据，其中有4个文件：C45.py是算法的实现代码，treePlotter.py是绘制决策树代码，PlayData.txt是样本数据，C45test.py用来构建、绘制并测试决策树，您可以运行该...
机器学习中决策树算法的Python实现与应用场景解析
01-25
内容概要：本文详细介绍了一种经典的人工智能算法——决策树（Decision Tree），包括它的基本原理、应用场景以及优劣分析。决策树不仅可以在分类任务中发挥重要作用，如垃圾邮件过滤、信用风险评估等；也可用于回归...
决策树python实现
03-10
基于python逐步实现Decision Tree(决策树)，分为以下几块： 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feature 递归构建决策树 样本分类
决策树 Python 实现
05-20
决策树入门了解，数据挖掘经典算法之一，内容包括决策树的实例，是入门的必备材料！
用Python实现决策树分类算法
06-13
1. 使用Python实现基本的决策树算法； 2. 主要使用pandas的DataFrame实现； 3. 为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别； 3. 没有画决策树图
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
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.
决策树的Python实现
西瓜的博客
07-23 8841
本文摘要：决策树的概述，决策树相关概念以及公式，构建决策树的三种算法：ID3、C4.5、CART，用Python实现ID3算法，用sklearn实现决策树
决策树Python实现
秋水顽石
07-04 1505
Python实现一在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。实验数据（可能你并不陌生~~~）： Python实现了决策树算法
决策树算法在Python中的实现方法
在Python中，实现决策树算法通常依赖于如scikit-learn这样强大的机器学习库。 首先，决策树算法的原理是模拟人类做决策的过程。它通过一系列规则对数据集进行分割，每次分割都选择对当前目标变量最具有区分性的特征...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值