决策树

最新推荐文章于 2022-09-26 10:30:35 发布
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版权 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
tree_clf=DecisionTreeClassifier(max_depth=2)

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
调整超参数
max_depth 树的深度
min_samples_split 至少有多少样本数据才进行划分
min_samples_leaf 对于叶子节点来说至少要有几个样本
max_leaf_nodes 最多有多少叶子节点
在这里插入图片描述

回归问题

from sklearn.tree import DecisionTreeRegreesor
tree_reg=DecisionTreeRegreesor()

在这里插入图片描述

小雨林夕
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python|决策树（DecisionTreeClassifier）
cutwind的博客
11-04 3342
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #分类 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor #回归 import pandas as pd import numpy as np import sklearn.datasets as skdata import matplotlib.pyplo...
Tree Booster 的参数
fjiafu2的博客
08-02 963
Tree Booster 的参数 1、eta[默认=0.3，别名：learning_rate]，范围：[0,1] 更新中使用减小步长以防止过度拟合。在每一步 boosting 之后，我们可以直接得到新特征的权重，并eta减小特征权重，使 boosting 过程更加保守 2、gamma[默认=0，别名：min_split_loss]，范围：[0,∞] 在树的叶子节点上进行进一步分裂所需的最小损失减少。越大gamma，算法就越保守。 3、max_...
python_sklearn机器学习算法系列之Decision_tree(决策树算法)-DecisionTreeClassifier
爱吃火锅的博客
04-15 1万+
       本文主要目的是通过及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的DecisionTreeClassifier这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建DecisionTreeClassifier，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，这里仅给出最核心部分：1）树以代表训练样本的单个结点开始。2）如果样本都在同一...
python3_sklearn(机器学习库)_tree_DecisionTreeClassifier_不同函数参数及使用说明
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
07-28 3147
  sklearn是一个机器学习的第三方库，在整个库当中提供了非常多的算法，tree（分类决策树）模块就是其中之一。 1.DecisionTreeClassifier DecisionTreeClassifier是我们通常所说的决策树分类器，它是一个继承于BaseDecisionTree和ClassifierMixin类的子类 函数名 功能 __init__ 决策树分类...
Decision Tree
一轮的博客
02-05 834
决策树分类,回归，Sklearn，ID3，C4.5理论,剪枝，连续数据，缺失值处理
xgboost重要参数2为主但不全要参照1
kyle1314608的博客
12-03 619
相信小伙伴都用过XGBoost模型了，因为效果好，透明易解释等优点，XGBoost已经成为了特别流行的算法模型，小编今天也来介绍一下XGBoost调参。 一、XGBoost参数解释 XGBoost有三类参数： 1.通用参数：模型的宏观参数，控制了模型的宏观功能，比如booster、nthread、slience。 2.Booster参数：控制每一步booster tree或regression的生成。 3.学习目标参数：决定了学习目标，如损失函数或者评价函数等。 1.1通用函数： 1、boos
机器学习+决策树+python实现对率回归决策树
04-28
对于正确率相同的节点，选取优先遍历的属性作为根节点，与基于信息增益进行划分选择的方法相比，可知两种方法绘制的决策树正确率均为100%，但对率回归方法容易忽略在同一正确率下划分较佳的节点，从而使决策树层数...
Matlab实现决策树算法
02-27
Matlab实现决策树算法，使用ID3_2函数并设计了十指交叉验证，可显示每一次的模型精度。资源提供类一个数据集用于模型训练，将之直接替换为自己的数据即可运行。最终的决策树建立结果以画图的形式表示，并且为每一类...
基于决策树的鸢尾花分类
04-21
【基于决策树的鸢尾花分类】 决策树是一种广泛应用的机器学习算法，尤其适用于分类问题。在本案例中，鸢尾花的分类是基于决策树模型进行的。鸢尾花有三个不同种类：Iris Setosa (Se)，Iris Versicolour (Ve)，和 ...
决策树分类实验（乳腺癌）.zip_wpbc数据集_乳腺癌数据_决策树 cancer_决策树分类程序（使用乳腺癌数据集）_决策树数
07-15
决策树是一种广泛应用于数据分析和机器学习的算法，尤其在分类问题中表现突出。在这个"决策树分类实验（乳腺癌）"中，我们看到一个利用决策树进行乳腺癌预测的实例。该实验基于wpbc（Wisconsin Breast Cancer）数据...
基于python 的决策树判断是否降雪【机器学习课程设计】
最新发布
06-27
【作品名称】：基于python 的决策树判断是否降雪【机器学习课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】...
机器学习第1集——分类决策树tree.DecisionTreeClassifier()
m0_66470984的博客
09-25 3521
一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本，否则分枝就不会发生。“random"，决策树在分枝时会更加随机，树会因为含有更多的不必要信息而更深更大，并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。确定不纯度的计算方法，帮忙找出最佳节点和最佳分枝，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。，限制信息增益的大小，信息增益小于设定数值的分枝不会发生。，限制分枝时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃。，限制树的最大深度，超过设定深度的树枝全部剪掉。①实例化（也就是建立模型。
【Python机器学习】——决策树DecisionTreeClassifier详解
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小猪课堂的博客
02-26 4万+
DecisionTreeClassifier决策树分类器 我们先来调用包sklearn 中的tree我们一点一点学sklearn from sklearn import tree 有人愿意产看源代码可以看下面哈，我觉得来这搜的都不愿意看，我们理论懂就好了，然后用起来 clf=tree.DecisionTreeClassifier() clf 我们一点一点分解DecisionTreeClass...
机器学习python决策树（tree.DecisionTreeRegressor）算法实例
黄俊文的博客
09-06 2万+
本文python决策树使用sklearn.tree.DecisionTreeRegressor模型来进行总结。首先我们要了解python机器学习中决策树用来做什么的，然后清楚的知道算法原理，最后才能将决策树算法应用到实际场景当中。 决策树，就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具，一种寻找最优方案的画图法。画决策树有三步：第一步，写出你想要实现的目标；第二步，在目标的右侧写出实现这个目标的所有方案...
机器学习第2集——回归决策树DecisionTreeRegressor() 附案例
m0_66470984的博客
09-26 4389
② friedman_mse（费尔德曼均方误差，标使用弗里德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差）① mse（均方误差，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准）③ mae（绝对平均误差，使用叶节点的中值来最小化L1损失）4、score：返回的是R²，可以为负，模型很糟糕的时候为负。2、fit：用于导入数据集（训练集）下面简单建立一颗回归树。下面2-8个属性详见。
决策树Decision Tree
浅墨的博客
10-23 597
决策树训练和可视化 在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier：
水仙花数
请叫我AXin
01-27 892
输出100~999中的所有水仙花数。若3位数 ABCABC 满足 ABC=A3+B3+C3ABC=A^3 +B^3 +C^3 ,则称其为水仙花数。例如 153=13+53+33153=1^3 +5^3 +3^3 ,所以153是水仙花数。代码如下：#include <stdio.h>int main() { int i; for(i = 100; i < 1000; ++i)
python3.5《机器学习实战》学习笔记（五）：决策树算法实战之预测隐形眼镜类型
weepon的博客
11-11 8836
转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/u013829973 系统版本：window 7 （64bit） 文章出现的所有代码在我的GitHub：https://github.com/weepon python版本：python 3.5一、使用决策树预测隐形眼镜类型在上一篇文章中，我们学习了决策树算法，接下来，让我们通过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
Python中决策树分类器DecisionTreeClassifier参数和经验总结
bylfsj的博客
02-23 2万+
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf...
决策树与Adaboost详解
"这篇资料主要介绍了决策树与Adaboost的相关知识，包括信息增益率、基尼指数、熵和条件熵的概念，以及决策树的学习过程和特点，并提到了几种决策树学习算法如ID3、C4.5和CART。" 在机器学习领域，决策树是一种常用...
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