8、机器学习中的决策树与支持向量机算法详解

机器学习中的决策树与支持向量机算法详解

在机器学习领域，决策树和支持向量机是两种常用且强大的算法。下面将详细介绍这两种算法的原理、实现步骤以及相关代码。

决策树算法

决策树算法是一种基于树结构进行决策的机器学习算法。在决策树中，信息增益和基尼指数是两个重要的概念。

• 信息增益 ：信息增益越高，特征越好。它也被称为Kullback - Leibler散度，用于衡量两个概率分布在同一变量上的差异。如果KL散度为0，则两个分布相等。
• 基尼指数 ：是衡量杂质程度的指标，值越低表示杂质越少，效果越好。

决策树模型构建步骤

以下是使用决策树算法构建模型的具体步骤：
1. 导入所需库

import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc
import itertools
from sklearn import tree
import seaborn a