决策树补充+调参

最新推荐文章于 2024-07-16 10:44:04 发布
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分类专栏： 西瓜书
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Python 决策树调参
weixin_50304531的博客
11-16 2160
系列文章目录 https://www.jianshu.com/p/1f20e2362676 https://blog.youkuaiyun.com/linzhjbtx/article/details/85722187 https://www.cnblogs.com/chenyaling/p/7236435.html https://bluebird.blog.youkuaiyun.com/article/details/98595483 文章目录系列文章目录决策树简介一、参数二、常用函数三、模型调参注意事项总结 决策树简介
【机器学习】决策树原理、调参、可视化 + 银行信用卡欺诈检测案例（含数据集）
m0_51933492的博客
08-30 2666
ID3是决策树学习算法中最具有影响和最为典型的算法，它的基本思想是，利用信息熵的原理，选择信息增益最大的属性作为分类属性。信息熵下降最快。
决策树模型构建+调参Python代码——用决策树模型实现机器学习
qq_41698317的博客
07-16 2320
决策树模型构建+调参Python代码——用决策树模型实现机器学习。
决策树调参
weixin_44414593的博客
08-07 1747
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor sklearn中的决策树建立，sklearn实现决策树 决策树最大的问题时太容易过拟合，所以首要问题是解决过拟合。 不需要调试的参数 criterion：分类树一般使用’gini’，当然也可以使用’entropy’。回归树’mae’,‘mse’一般都是按照任务需求确定好的。 random_state：固定这个值可以复现。 splitter看特征数量，一般直接选择’best,特征多的时候’random’。 clas
sklearn机器学习：决策树的学习与调参
成都往右的博客
02-02 1万+
在没接触到机器学习的时候以为都是自己手写各种牛逼的算法，后来才晓得用sklearn这么个好用的库，既然大神给我们实现好了那没理由不去用啊
网格搜索单颗决策树调参DecisionTreeClassifier
weixin_43827767的博客
10-06 2500
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、pandas是什么？二、使用步骤1.for循环来查找最优树的最大深度2.网格搜索总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ # 单棵树的的应用 data = pd.read_csv(r'F:\教师培训\ppd7\df_
Python决策树模型的基本原理和参数调优【附代码】
weixin_60476982的博客
03-11 4474
下图所示为一个典型的决策树模型：员工离职预测模型的简单演示。该决策树首先判断员工满意度是否小于5，答案为“是”则认为该员工会离职，答案为“否”则接着判断其收入是否小于10,000元，答案为“是”则认为该员工会离职，答案为“否”则认为该员工不会离职。这里。
面试问题决策树合集
qq_36523203的博客
11-04 1753
文章目录1. ID3、C4.5和CART三种决策树的区别一、决策树的优点和缺点二、决策树思想及生成过程三，前后剪枝区别四，决策树优缺点：五,Random Forest Vs Bagging:XGBOOST和GDBT的区别xgboost，rf，lr优缺点有哪些？xgboost和lightgbm的区别和适用场景GDBT的原理,以及常用的调参参数AdaBoost和GBDT的区别GBDT推导gbdt推导和适用场景说一下gbdt的全部算法过程随机森林和 GBDT 的区别stacking和blending的区别?附加
使用R语言进行决策树建模
Gavin Chen的专栏
04-06 1万+
关于决策树的理解及自定义代码实现请参考我的另一个博客：数据挖掘常用算法理解与R语言实现（系列待完成）本次技能点：训练集和测试集的选取决策树构建与减值决策树的print和plot预测值与实际值关系描述用到的函数或包：ctree(party包),rpart(rpart包),set.seed、sample、predict、cptable、cp属性、prune、xerror属性。代码：#一、使用part包...
Educoder 机器学习 决策树使用之使用决策树预测隐形眼镜类型
m0_56494324的博客
11-15 3964
任务描述 相关知识 如何处理隐形眼镜数据集 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务：编写一个例子讲解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据集，我们就可以利用决策树学到很多知识：眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型，一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何处理隐形眼镜数据集，2.如何使用决策树来进行预测 如何处理隐形眼镜数据集 隐形眼镜数据集包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐..
Python分类模型实战（KNN、逻辑回归、决策树、SVM）调优调参，评估模型-综合项目csv资源数据
12-04
贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score
决策树④——决策树Sklearn调参（GridSearchCV调参及过程做图）
cindy407的博客
06-22 2万+
上一篇介绍了决策树Sklean库的参数，今天用GridSearchCV来进行调参，寻找到最优的参数 一、GridSearchCV介绍 ① estimator: 训练器，可以是分类或是回归，这里就用决策树分类和决策树回归 ② param_grid: 调整的参数，可以有两种方式: a. 字典，键为参数名，值为可选的参数区间，调优过程会依次迭代所有的参数名下的值，得到每一个参数名下最优的值 param...
决策树算法调参
weixin_39037925的博客
06-26 2809
scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。 1、特征选择标准： DecisionTreeClassifier：可以选择gini(基尼系数，默认）或entropy（信息增益）。 DecisionTreeClassifier：可以使用mse（均方差，默认）或mae(平均绝对误差）。 通常都是选择默认值。 2、特征划分点选择标准s...
决策树调参说明（DecisionTreeClassifier）
热门推荐
qq_38923076的博客
10-03 2万+
sklearn中决策树算法参数共有13个，如下：   class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_fea...
决策树算法原理及调参
thxiong1234的博客
07-25 9120
1、决策树介绍 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 CART和C4.5支持数据特征为连续分布时的处理，主要通过使用二元切分来处理连续型变量，即求一个特定的值-分裂值：特征值大于分裂值就走左子树，或者就走右子树。这个分裂值的选取的原则是使得划分后的子树中...
机器学习：决策树（二）——sklearn决策树调参
a16111597162163的博客
09-11 251
参数解析 参数 DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor 特征选择标准criterion 可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 可以使用"mse"或者"mae"，前者是...
机器学习 day4 决策树应用，验证，调参；多种回归比较
qq_33489955的博客
06-04 1639
目录1. 决策树的应用：kaggle 泰坦尼克号生还者预测导入数据并观察清洗数据筛选特征及编码划分数据集导入模型计算验证（交叉验证法）调参：网格搜索 Grid_Search利用分类器分类：2. 随机森林测试不同深度该随机森林分类器的表现：交叉验证法利用网格搜索调参（比较耗时间，大概10分钟左右）：3. 多种回归比较(boston数据集)回归树随机森林回归岭回归多项式回归 1. 决策树的应用：kaggle 泰坦尼克号生还者预测 数据集特征介绍： PassengerId：乘客的ID号，这是个顺序编号，用来唯一地
决策树之原理与调参
咔咔响
08-02 2162
决策树一棵对数据属性进行判断，得到分类或回归结果的二叉树或多叉树分类决策树本质上是一个多维空间上的分段线性划分，回归决策树是分段常数函数决策树通过递归分裂过程找到决策边界决策树从不纯度角...
鸢尾花分类决策树
最新发布
03-31
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何使用决策树对鸢尾花进行分类的问题。首先，用户提到了iris数据集，这是一个经典的分类数据集，包含三种鸢尾花的特征，比如萼片和花瓣的长度和宽度。我应该先确认用户的需求，他们可能想要一个具体的例子，包括代码示例和步骤说明。 接下来，我需要考虑用户可能的背景。他们可能对机器学习有一定了解，但可能不熟悉具体的实现步骤。所以，我应该从数据准备开始，解释如何加载数据集，数据预处理，然后选择模型。这里用户明确提到决策树，所以需要选择决策树算法，比如在Python中使用scikit-learn的DecisionTreeClassifier，或者在Weka中使用J48。 然后，我需要确保回答的结构清晰，按照步骤分点说明。例如，数据加载与探索、数据划分、模型训练、评估、可视化等。同时，用户提到生成相关问题，我需要准备好相关的问题，比如参数调优、可视化方法、与其他算法的比较等。 还要注意引用部分的内容。引用[1]提到了决策树的过拟合问题和优化方法，比如剪枝、设置叶节点最小样本数或最大深度，这些应该在步骤中提及，比如在模型参数设置时说明max_depth的作用。引用[2]指出决策树的优点，如处理特征交互，这可以在介绍为什么选择决策树时提到。引用[3]关于Weka的使用，可能需要提供一个Weka的示例，但用户主要问题可能偏向Python实现，所以可能需要同时提供两种示例，或者根据常见情况侧重Python。 另外，用户要求使用中文回答，且数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。虽然这个问题可能不涉及太多数学公式，但如果有的话需要正确应用。例如，在解释信息增益时可能需要公式，但可能用户更关注实际应用步骤，所以可能不需要深入数学细节。 检查是否有遗漏的步骤，比如数据预处理中的特征缩放，但决策树不需要，所以可以提到这一点。还要注意过拟合的问题，比如在参数设置时如何避免，比如限制树的深度，这可以引用[1]的内容。 最后，生成的相关问题需要与决策树的应用、优化、比较等相关，确保覆盖用户可能进一步想知道的内容。例如，如何调参、可视化决策树、与其他分类器的比较等。 总结回答的结构： 1. 数据准备：加载数据集，探索数据特征。 2. 数据划分：训练集和测试集。 3. 模型训练：使用决策树分类器，设置参数如max_depth。 4. 模型评估：准确率、混淆矩阵等。 5. 可视化：导出决策树图。 6. 优化建议：剪枝、参数调整。 7. 示例代码：Python和Weka两种。 8. 相关问题：调参、可视化方法、优缺点比较等。 需要确保代码示例正确，比如使用scikit-learn的正确导入和函数，以及Weka的步骤说明。同时，引用对应的参考文献，例如在提到过拟合时引用[^1]，在优点时引用[^2]，在Weka示例时引用[^3]。 可能还需要验证代码是否有误，比如在Python示例中，是否正确地导入了数据集，分割数据，训练模型，评估和可视化。例如，使用tree.plot_tree需要正确安装graphviz库，可能需要提示用户安装步骤，但用户可能已经了解，所以可能不需要详细说明。 在Weka部分，需要简要说明如何加载数据，选择J48算法，并运行，但用户可能更熟悉Python，所以可能以Python为主，Weka作为补充示例。 最后，检查是否符合用户的所有要求：使用中文，结构清晰，正确引用，生成相关问题，代码格式正确，数学公式格式正确（如果有的话）。</think>### 使用决策树对鸢尾花进行分类的示例 #### 1. **数据准备与探索** 鸢尾花数据集（Iris Dataset）包含3类鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾），每类50个样本，每个样本有4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。目标变量是花的类别。 数据集可通过Python的`sklearn.datasets`直接加载： ```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target ``` #### 2. **数据划分** 将数据集划分为训练集和测试集（通常比例为8:2）： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 3. **模型训练** 使用`DecisionTreeClassifier`训练决策树模型，通过参数`max_depth`控制树深度以避免过拟合： ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) ``` #### 4. **模型评估** 计算模型在测试集上的准确率，并使用混淆矩阵分析分类效果： ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix y_pred = clf.predict(X_test) print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("混淆矩阵:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) ``` #### 5. **决策树可视化** 导出决策树的结构图，帮助理解分类逻辑： ```python from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(15,10)) plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True) plt.show() ``` #### 6. **优化建议** - **剪枝**：通过调整`max_depth`、`min_samples_split`等参数防止过拟合。 - **特征重要性分析**：查看哪些特征对分类贡献最大： ```python print("特征重要性:", clf.feature_importances_) ``` #### 7. **Weka实现示例（引用）** 在Weka中使用J48算法（C4.5决策树）进行分类： 1. 加载数据集：`File → Open File → 选择iris.arff`。 2. 选择分类器：`Classify → Classifier → trees → J48`。 3. 设置参数：如剪枝选项`-C 0.25`。 4. 运行并评估：点击`Start`，查看混淆矩阵和准确率。 --- ### 关键公式 决策树的核心是**信息增益**或**基尼不纯度**。以基尼指数为例，计算公式为： $$ \text{Gini}(t) = 1 - \sum_{i=1}^k p(i|t)^2 $$ 其中$p(i|t)$是节点$t$中类别$i$的样本占比。 --- ###
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