决策树分支规则

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#决策树 #算法

博客聚焦决策树分析理论，着重介绍了决策树的分支准则，并结合实例进行计算，属于大数据技术领域，为理解决策树算法提供了理论与实践结合的内容。
决策树分析理论之分支准则+实例计算（一）
大数据技术派
01-16 4790
http://www.ikeguang.com/ 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。决策树具有监督式的特征提取与描述的功能，将输入变量根据目标设定来选择分支变量与分支方式，并以树枝状的层级架构呈现，以提取分类规则。 构建决策树目的 探索 预测 构建决策树的步骤 数据准备 决策树生长 决策树修剪 规则提取 在...
Python决策树转规则代码
qq_34843422的博客
11-29 607
Python决策树转规则代码，机器学习，数据挖掘
决策树分支算法（ID3、C4.5、CART）
superY_26的博客
05-12 1134
决策树的核心过程就是建树过程中的分支处理。 1、ID3 ID3决策树学习算法由罗斯·昆兰（J. Ross Quinlan）在1986年发表。其主要思想是以信息增益为准则来划分特征。 根据“信息熵”的概念，信息熵越大，包含的信息越多。在决策树建树的过程中，每次划分特征都希望分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的“纯度”（purity）越来越高。 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合DDD中第kkk类样本所占的比例为pk(k=1,2,...,K)p_k(k=1,2,...,K)p
聊聊决策树的分支策略
hestendelin的专栏
03-26 1378
决策树算法既可以用于分类问题，又可以用于回归问题。针对分类问题，其目标在于根据属性对样本集合加以分支，使得各个分支所包含的样本集尽量只属于或者只包含一类。针对回归问题，其...
Git分支规则
weixin_30819163的博客
06-12 154
版本命名规则 maven坐标 <dependency> <groupId>com.koala</groupId> <artifactId>soa</artifactId> <version>版本号</version> </dependency> 稳...
决策树
恒
06-30 191
1.分类树 1.1.1信息熵 定义随机事件X=xX=xX=x的自信息为 I(X=x)=−logaP(X=x) I(X=x)=- log_aP(X=x) I(X=x)=−loga​P(X=x) 注，a=2a=2a=2时H(X)H(X)H(X)单位为比特,a=ea=ea=e时H(X)H(X)H(X)单位为奈特 对所有自信息求均值即得到信息熵,它是用来衡量信息不确定性的指标，数值越大，不确定性越大 H(X)=∑i=1nP(X=xi)I(X=xi)=−∑i=1nP(X=xi)logaP(X=xi)=EX∼Plo
决策树提取规则内容.zip
04-25
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，因此得名决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 决策树的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面： 金融...
决策树实验内容2
08-08
它通过构建一系列规则（节点和分支）来做出预测。在实验中，我们需要执行以下步骤： - 训练模型并设置最大深度为10。 - 使用十折交叉验证计算模型的准确率、查准率、查全率和F1值。 - 绘制决策树深度与交叉验证精度...
决策树与规则提取原理与代码实战案例讲解
AI架构师小马
06-27 1174
决策树与规则提取原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：决策树，规则提取，机器学习，数据挖掘，特征选择 1. 背景介绍
决策树规则提取 python_决策树的Python实现（含代码）
weixin_39994438的博客
12-10 1737
一天，小迪与小西想养一只宠物。小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。小西：我也考虑了好多呀，可是还是很难去选择。我想养可爱的小兔兔，可是兔兔吃得很挑剔，又想养狗狗，可是狗狗每天都需要遛它，怕自己没有时间呀。小迪：其实我们可以绘制一个决策树，决策树是机器...
版本控制的一些分支规则
less_cold的博客
09-12 741
面试官问我，你用到了git，那么你是怎么建分支的？ 我就没建分支啊，我是小白啊 那在这里就总结一下版本控制的一些分支规则，按照什么规则来建分支？ 一、使用主分支来做新功能开发，分支作为发布版本的管理 就是做好一个版本，放到分支去。这样就不需要合并分支。 二、使用分支来做新功能开发，主分支作为发布版本的管理 在各个分支中开发新的功能和bug修改，不同的修改和功能以分支隔离，然后合并到主分
Git分支命名规则
zc763375777的博客
03-31 571
这些命名规则能让团队成员清晰了解每个分支的用途，从而提升协作效率。你可以根据项目的实际需求和团队的约定来确定分支命名规则。
前后端发布分支规则
linus.lin的博客
11-22 778
前后端发布分支规则 1、分支约规 远程版本库只存在三条长期且相互独立的分支。分别对应三个环境，他们分别为develop,staging,与 master, 三条分支对应三个环境，分别为dev环境（开发测试环境）、stg环境（预发环境）与生产环境 2、版本号（tag）约规 初期我们预设的版本号为三位数版本号，其构成如下： eg：V1.0.0_20201113。（版本号并不以十进制，而是按照迭代规划推送） 2.1 主版本号（首位版本号） 主版本号，即v后面第一个版本号。主版本号一般代表项目的期数与产品方向。除非
《机器学习》学习笔记(4) - 决策树
qq453660983的博客
08-14 2099
4.1 基本流程 顾名思义，决策树就是基于树的结构来进行决策的。如图4.1所示，从树的根结点，到叶子结点（也就是判别结果），其中一般会经过若干个中间结点，每个中间结点对应一个属性测试，例如图中的色泽属性，根蒂属性，敲声属性。其中根结点是包含样本全集的，每经过一个中间结点，则会根据中间结点属性测试的结果划分到子结点中。 二分类情况的决策树： 决策树的构造是一个递归的过程，有三种情形会导致递归返...
机器学习 -- 初识决策树
Sabrina_cc的博客
05-03 1605
一、概述 决策树是一种典型的分类方法 首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。 本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 1. 分类问题的步骤 （1）模型构建（归纳）通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 （2）预测应用（推论）建立的分类模型，对测试集合进行测试。 2. 决策树的优点 （1）推理过程容易理解，决策推理过程可以表示...
分类算法之决策树(Decision tree)
一个程序员的成长之路。。。
12-13 760
决策树引导通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 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。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否
【技术分享】决策树分类
qq_42933419的博客
04-01 635
本文原作者：尹迪，经授权后发布。 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1550440 1 决策树理论 1.1 什么是决策树 所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。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。 树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的...
决策树算法梳理
pandawang830的博客
03-31 646
目录 1. 信息论基础 2.决策树原理及应用场景 3. 决策树防止过拟合手段 4. sklearn参数详解 1. 信息论基础 熵 一个随机变量的熵越大，意味着不确定性越大，那么也就是说，该随机变量包含的信息量越大。 由熵的定义，必然事件的熵是0，因为必然是事件是确定无疑的，并不含有不确定性，也就是说，必然事件不含有信息量。 联和熵 在互信息的讨论中，我们已经涉及到联合分...
决策树详解
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tt丫的博客
07-20 2万+
其中被称为属性a的“固有值”属性a的取值有，其中表示D中所有在属性a上取值为的样本集合。属性a的可能取值数目越多（V越大），IV(a)的值通常会更大。（1）基尼值Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。Gini(D)越小，数据集D的纯度越高，不确定性越小。（2）基尼指数。...
决策树抽取规则
最新发布
05-07
### 决策树算法中的规则提取方法 在机器学习领域，决策树不仅能够完成分类和回归任务，还具有很强的可解释性。通过从训练数据中构建一棵决策树模型，可以从中提取出一系列逻辑规则来表示其分类或预测行为。 #### 1...
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