基于信贷违约预测 决策树的建树可视化分类 ID3 ID3，C4.5，CART 完整代码数据

最新推荐文章于 2024-03-11 17:20:40 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 决策树 信贷违约预测 决策树可视化 CART
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129976498
本文详细介绍了如何使用ID3, C4.5和CART算法进行信贷违约预测，并提供了完整的代码数据。通过决策树进行分类，帮助理解模型决策过程，同时提供了项目演示链接和数据下载地址。" 127469717,16029780,MATLAB实现：黄金分割法与Fibonacci法求解一维优化问题,"['算法', '线性代数', 'MATLAB']
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决策树模型及案例（Python）
qq_42433311的博客
04-14 9万+
目录 1 决策树模型简介 2 Gini系数（CART决策树） 3信息熵、信息增益 4决策树模型代码实现 4.1分类决策树模型(DecisionTreeClassifier) 4.2回归决策树模型(DecisionTreeRegressor) 5案例：员工离职预测模型 5.1模型搭建 5.1.1数据读取与预处理 5.1.2提取特征变量和目标变量 5.1.3划分训练集与测试集 5.1.4模型搭建及训练 5.1.5代码汇总 5.2模型预测及评估 5.2.1直...
详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树
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zhang9880000的博客
06-24 2044
决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。本文将详细介绍决策树的历史背景、底层原理、构建过程、常见的算法、应用场景以及优缺点。
决策树 python代码
02-21
决策树代码
决策树python代码
03-31
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中熵的概念。 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。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
python决策树代码
02-26
python决策树代码
决策树的python代码
dongapple的博客
09-07 867
决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与剪枝过程。决策树的学习算法一般是递归地选择最优特征，并用最优特征对数据集进行分割。由于决策树表示条件概率分布，所以高度不同的决策树对应不同复杂度的概率模型。最优决策树的生成是个NP问题，能实现的生成算法都是局部最优的，剪枝则是既定决策树下的全局最优。 A特征选择： 如何判断一个特征的分类能力呢？有以下两种方法：1、信息增益；2、信息增益比。
决策树代码（python）
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04-22 1万+
ID3决策树 前言 最近学习决策树，看了周志华的西瓜书，也看了很多博客，此文记录一下学习心得， 理论部分网上已经有很多了，此处不再赘述。由于本人对西瓜数据集的属性不太感冒，所以用的例子是男女，声音，头发。 划分流程 数据集8条 + 划分示意图 详细划分过程： 说明 伪代码说明递归建树过程 递归建树（数据集，标签）： # 结束条件 1. 该数据集中只有一个类，那判定结果就是这个类 2. 该数据集中不止一个类，但已无属性可以继续划分，结果为多的胜出 # 本层任务 找最
ID3算法实验报告及程序运行结果分析
ID3算法是一种经典的决策树学习算法，广泛应用于机器学习与数据挖掘领域中的分类任务。该算法由J. Ross Quinlan于1986年提出，其核心思想是通过信息增益（Information Gain）来选择最优特征进行节点分裂，从而构建一...
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 4700
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。
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
python 决策树实例代码
08-15
python决策树的实例代码，相应的文件和详细的注释说明，直接运行test_tree文件即可显示结果
决策树Python代码[sklearn]
qq_44992157的博客
06-17 723
【代码】决策树Python代码[sklearn]
Python决策树代码
hansmu的博客
10-18 8777
说明 这个是今天上课的代码，记录一下吧，以前都没有这种意识，学过就忘了。 环境 这里用的是anaconda，要用到这里面的代码，还需要下载额外的软件。当你下载好了anaconda之后在“开始”处可以找到“所有程序”中的anaconda文件夹中会有下面的文件。 一般我们打开jupyter notebook，在里面new一个Python就可以开始写代码了。 要能够画图还需要下载一个软件 安装时可以...
编写决策树的Python代码
weixin_42599908的博客
02-10 548
决策树可以使用Python的机器学习库scikit-learn进行编写。以下是一个简单的决策树示例代码： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据...
决策树Python实现代码
lcx2737的博客
01-08 768
引用数据集获取： 西瓜数据集2.0获取 程序： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 6 23:02:02 2019 @author: Jack Lee """ import math def createDataSet(): dataSet = [ # 1 ['青绿', '蜷缩', ...
基于客户违约数据的决策树模型构建与可视化
这种自顶向下的贪心算法构成了ID3、C4.5及CART等经典决策树算法的核心逻辑。 描述中提到“以客户信息及违约表现为例实现了graphviz的使用”，这表明该案例基于真实业务场景——银行或金融机构中的信用风险评估问题...
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