深度学习基础-决策树

最新推荐文章于 2025-02-05 17:39:48 发布
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分类专栏： 数据挖掘学习笔记
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这篇博客探讨了机器学习中的决策树算法，重点介绍了评估分类和预测算法的标准，如准确率、速度和可解释性。文章详细阐述了决策树的概念，包括熵和信息增益，以及ID3、C4.5和CART等算法的区别。同时，讨论了如何处理连续型变量以及决策树的剪枝方法，以防止过拟合。尽管决策树有其优点，如直观和易于理解，但在处理连续变量和多类别问题时可能存在局限性。

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

理论

一：机器学习中分类和预测算法的评估

   1.准确率

   2.速度

   3.强壮性

   4.可规模性

   5.可解释性

二：什么是决策树/判定树(decision tree)

    判定树是一个类似于流程图的树结构，其中，每个内部节点标识在一个属性上的测试，每个分支代表

一个属性输出，而每个树节点代表类或类分布，树的最顶层是根节点


2.机器学习中分类方法中的一个重要算法：

    构造决策树的基本算法

最低0.47元/天 解锁文章
23、深度学习之决策树学习
sxj731533730
01-20 602
具体参考决策树基本原理和讲解： 信息熵的学习参考：链接：https://pan.baidu.com/s/1_AF7xoUhm3XgcYGfGrk5ng 提取码：kztu 决策树的学习参考：https://sklearn.apachecn.org/docs/master/11.html 代码使用的csv参考：链接：https://pan.baidu.com/s/1IxbFuwET7qMbJyEu76WROg 提取码：g7f7 决策树代码 from sklearn import tree fro..
深度学习基础-决策树算法-熵如何计算举例
中科院AI算法工程师的博客
01-07 9258
↑ 点击上方【计算机视觉联盟】关注我们 目录 0 机器学习中分类和预测算法的评估： 1 什么是决策树/判定树decision tree？  2 决策树“买电脑”实际例子 3熵（entropy）概念： 4 决策树归纳算法（ID3）     4.1递归算法： 5 其他算法     0 机器学习中分类和预测算法的评估： 准确率 速度 强壮性 可否规模性 ...
【深度学习入门_机器学习理论】决策树(Decision Tree)
最新发布
qq_35312463的博客
02-05 1786
【深度学习入门_机器学习理论】决策树(Decision Tree)
【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）
Magnolia_He的博客
08-19 1541
决策树算法学习的关键在于如何在每一次进行决策判断时选取到最优划分属性，其中一个基本的准则是：决策树按照某个属性进行划分后，得到的分支节点所包含的样本应该尽可能属于同一类别,相当于分类后同个分支节点所包含的样本类别”越纯“。而在决策树算法的语境下，“信息熵”则可以看作是分类的不确定性，即进行某个属性进行划分之后，对叶节点中的样本类别的不确定程度。但是，有时这样的属性对分类器的泛化性是有害的。该参数对应的三个函数对应我们上文讲过的信息增益，增益率和基尼系数，每个函数对应的评价指标有所不同，有各自的特点。
深度学习——决策树
qq_35470020的博客
02-04 2143
一、什么是决策树？ 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0的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用决策分析的一种图解法。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 看图1的举例，用通俗的语言来说决策树，就是将样本不停的按照条件判断，知道能够准确的分类到某一类中。 图1 决策树可以解决回归和分...
算法-决策树
yimubanggong的专栏
07-31 942
1.决策树的定义       树想必大家都会比较熟悉，是由节点和边两种元素组成的结构。理解树，就需要理解几个关键词：根节点、父节点、子节点和叶子节点。       父节点和子节点是相对的，说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的父亲节点继续分裂，直至不能分裂为止。而根节点是没有父节点的节点，即初始分裂节点，叶子节点是没有子节点的节点，如下图所示：   图1.1 树的结构
深度学习基础（一）——决策树
向前方，莫转角
09-23 582
总结一下今天的学习过程（时间仓促，简单整理） 1，上午结束了python的scrapy的学习，感觉学的比较浅显，都是大致的了解，做的也是简单的实战，学习        部署工具scrapyd        scrapy js的处理技巧         scrapy cookie的处理        scrapy代理IP的使用 2，了解了机器学习的概念以及应用场景        语音
深度学习*学习笔记-----之决策树（1）
juzisan3的博客
04-06 611
基本概念：训练集、测试集、特征集、监督学习、非监督学习、分类、回归 机器学习中分类和预测算法的评估：准确率、速度、强壮性、可规模性、可解释性 监督学习（supervised learning）:训练集有类别标记（class label） 无监督学习（unsupervised learning）:训练集无类别标记 半监督学习（supervised learning）:有类型标记+无类别标记的训
机器学习-决策树（以西瓜数据集为例）
03-30
决策树的参数，如最大深度、最小样本分裂数等，可以通过网格搜索或随机搜索进行调整，以找到最优的超参数组合。 模型训练完成后，使用测试集数据进行预测，并计算模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。此外...
机器学习-决策树视频教学
06-09
然而，决策树也可能出现过拟合问题，解决方法包括设置树的深度限制、剪枝策略以及使用集成学习方法如随机森林和梯度提升机。本课程将通过实例演示如何处理这些问题，以确保模型的泛化能力和性能。 在提供的文件中，...
Python机器学习实验 - 决策树2-预剪枝-设置 max-depth、max-leaf-nodes 或 min-sample
08-18
实验内容参考了《Python机器学习基础教程》中的章节，但忽略了特定的可视化库mglearn.plots的使用。 预剪枝是控制决策树复杂度的一种策略，通过设定参数限制树的生长，如`max_depth`、`max_leaf_nodes`和`min_...
机器学习——神经网络、决策树（深度学习）
清园暖歌的博客
08-13 7857
以猫分类为例，数据是离散值，二分类每个椭圆和矩阵称为树的节点，最顶层的叫做 树的根节点；所有椭圆形除了底部的框 都成为决策节点底部的节点即这些矩形框称为 叶子节点在以下这些不同的决策树中，有些更好，有的则更差，在所有的决策树中，尝试选择一个希望在训练集中表现良好的，然后再理想情况下也可以很好地推广到新数据，交叉验证和测试集也是如此。...............
AI人工智能 - 决策树和深度学习的关系
迟来大师的博客
12-16 1471
深度学习是是实现机器学习的一种技术。 机器学习是AI的一个研究方向。 决策树是机器学习的一种传统算法（传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、分类、回归、强化学习和贝叶斯网络等等）。 ...
深度学习08 - 决策树
weixin_42673117的博客
03-01 1051
部分图片及教程源自 bilibili-等等很简单 1、决策树简介 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C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论
深度学习笔记: 最详尽解释决策树 Decision Trees
weixin_53765658的博客
06-24 1021
通常，决策树会提出一个陈述，然后根据该陈述是真还是假来做出决定。当决策树将事物分类到不同类别时，称为分类树。当决策树预测数值时，称为回归树。
决策树
云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
03-05 448
什么是决策树 以一个母亲要给女儿介绍男朋友为例，在见面之前，都会判断一下各方面的条件，然后再决定去还是不去，那么其实决策树构建思想类型，在进行节点的划分 前首先进行判断。 决策树的划分依据 决策树如何剪枝 ...
基于深度学习的可解释的决策系统
weixin_42605076的博客
08-12 400
基于深度学习的可解释决策系统是一种集成深度学习模型和解释技术的系统，旨在提高决策过程的透明度和可理解性。这种系统能够在保持深度学习模型强大预测能力的同时，让用户和开发者了解其决策背后的逻辑和依据。
深度学习与决策树：从基础到实践
AI天才研究院
12-27 1538
1.背景介绍 深度学习和决策树都是人工智能领域的重要技术，它们各自具有独特的优势和应用场景。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习表示和特征，从而实现对复杂数据的处理和理解。决策树则是一种基于树状结构的机器学习方法，它可以直观地表示决策规则，并具有很好的可解释性。 在本文中，我们将从以下几个方面进行探讨： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公...
机器学习基础：决策树算法实现解析
决策树是机器学习中非常重要的一个概念，它是基于树结构进行决策的算法。在本篇中，我们将详细探讨决策树的理论基础...学习决策树，不仅能帮助我们更好地理解数据分类问题，还能为解决其他复杂问题打下坚实的理论基础。
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