PYTHON建模——决策树用户分群 CART回归树图

最新推荐文章于 2023-03-04 17:06:36 发布
最新推荐文章于 2023-03-04 17:06:36 发布
阅读量1.1k 收藏 6
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 菜鸟数据建模 文章标签： 机器学习 深度学习 图论 数学建模 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42457415/article/details/114846004

PYTHON建模——决策树用户分群 CART回归树图

from sklearn import tree
import pydotplus
from IPython.display import Image
from six import StringIO

Dtree = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=3,min_samples_leaf=500,min_samples_split=5000
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
决策树——CART分类回归树
KdpdCode的博客
09-17 267
本文将介绍CART分类回归树的原理、构建过程以及使用Python实现的源代码。criterion参数指定了划分准则，对于分类树使用’gini’或’entropy’，对于回归树使用’mse’或’mae’。本文介绍了CART分类回归树的原理、构建过程以及使用Python实现的源代码。决策树是一种强大的机器学习算法，通过对属性的划分和规则的定义，能够对分类和回归问题进行有效的建模和预测。(2) 对于每个节点，计算所有可能的划分点，并选择最优划分点以及对应的属性作为该节点的划分标准。CART分类回归树划分准则。
Python中应用决策树算法预测客户等级
阿黎逸阳的博客
02-22 2441
在Python中应用决策树算法预测客户等级。
决策树算法：用户分层：
qq_45531594的博客
10-05 2825
1.决策树概念及应用场景 决策树概念 决策树是一种以树型结构形式表达的预测分析模型，一般一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和叶节点；叶节点对应决策结果，其他每个节点对应于一个属性；每个节点包含的样本集合根据属性测试被划分到子节点中；根节点包含样本全集，从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树种类有两种：分类树–对离散变量做决策树；回归树–对连续变量做决策树。 决策树常常用来解决分类和回归问题，在实际工作中基本应用于给人群分类，最好的应用场景是要把人群分为互斥的两类，并找到两类人群的
基于决策树的用户群规则归纳
weixin_43850016的博客
03-01 1017
上篇文章通过聚类分析将全体客户群分4个类别，并保存了每一位用户所对应的类别。 现在有几个新问题？ 1、特点描述太模糊，对各组的R、F、M比较是相对的，比如R有高频低频之说，但并没有给出具体的分割点。 2、不可外延，现有客户的类别是给了，但若新来一份客户名单，业务人员又得抓瞎。 为解决这个问题，我们引入决策树模型，为各个类别建立非技术人员也能读懂并使用的具体规则。 一、源数据 用户id+所属类别...
决策树&回归&回溯
glass__sky的博客
04-25 396
决策树模型 简介 决策树是一种类似流程图的结构，其中每个内部节点代表一个属性的“测试”(例如硬币翻转出现正面朝上或反面朝上)，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类标签(在计算所有属性后做出的决策)。从根到叶的路径代表分类规则。 在决策分析中，决策树和密切相关的影响图被用作可视化和分析性的决策支持工具，使用该工具计算备选方案的期望值(或预期效用)。 决策树由三种类型的节点组成: 决策节点——通常由正方形表示 机会节点——通常用圆圈表示 结束节点–通常由三角形表示 决策树通常用于运筹学和运营管理。在
Python生成对率回归决策树
Garson的博客
10-30 447
popular是最后的判断属性，因为在主程序中判断是由‘是’/‘否’来判断的，所以我并没有修改。但发现画图程序是不可以显示中文的，如你想增加一个名为sugarRate的属性时，修改为下述语句即可。如果使用的是连续性数据，在gettree方法中，程序名：createPlot.py。下述语句or后面再加判断条件即可。，在txt数据集中直接修改即可，所以使用时将所有中文属性改为英文。两个Python程序。
python决策树画图_6决策树的分类绘图
weixin_30224993的博客
02-10 555
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有...
机器学习笔记21——决策树之CART算法原理及python实现案例
热门推荐
weixin_45666566的博客
08-12 1万+
CART算法引言1、概述2、CART算法2.1 CART生成2.1.1 回归树的生成2.1.2 分类树的生成2.2 CART剪枝2.2.1 剪枝，形成一个子树序列2.2.2 在剪枝得到的子树序列T0,T1,T2,T3......TnT_0,T_1,T_2,T_3......T_nT0​,T1​,T2​,T3​......Tn​中通过验证选取最优子树TαT_\alphaTα​ 引言 \quad \quad在决策树、ID3、C4.5算法一文中，简单地介绍了决策树模型，以及决策树生成算法ID3算法和ID3算法的改
决策树_决策树_
09-30
在本文中，我们将深入探讨决策树的核心概念、算法以及如何使用Python实现它们，特别是C4.5、CART和ID3这三种常见的决策树算法。 1. **决策树的基本原理**： 决策树通过构建一棵树形结构来表示输入特征和输出类别...
机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归.zip
最新发布
08-25
在本压缩包中，我们涵盖了多个机器学习领域的关键算法，包括k近邻（kNN）、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机（SVM）、线性回归以及树回归。这些算法是数据科学和机器学习基础的重要组成部分，它们在预测...
决策树可视化方法与技巧汇总（2）（回归决策树）（含Python代码示例）
wzk4869的博客
08-09 1306
决策树可视化方法与技巧汇总（2）（回归决策树）（含Python代码示例）
数据科学—决策树分类器（企业客户分类问题）
xuezhe_____的博客
01-20 876
企业客户分类问题-决策树分类器问题描述目标数据集算法阐述代码结果训练集目标集分类 问题描述 某企业现需要将自己的客户分为两类，分别记为 第0类和第1类。为进行分类，企业对客户的特征进行了量化， 针对每个客户建立特征向量，该向量包含两个元素。企业对 历史资料进行分析，建立了训练集。 目标 给定一个顾客及其特征向量，得到该顾客所属类别 数据集 训练集 data0.txt 包含了第0类顾客及其特征向量 data1.txt 包含了第1类顾客及其特征向量 目标集 objdata.txt 包含需要分类的目标顾
机器学习系列05——决策树（Decision tree）
jonsen的专栏
02-25 3429
在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了K近邻和bayes两种分类算法。这两种算法都是机器学习算法中的经典算法，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。
决策树系列之一决策树的入门教程
Richard_More的博客
01-18 1万+
一、决策树的概念 决策树（decision tree）又称为分类树（classification tree），决策树是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型透过不断地划分数据，使依赖变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在依赖变量的值上建立最强的归类。 分类树的目标是针对类别应变量加以预测或解释反应结果，就具体本身而论，此模块分析技术与判别分析、区集分析、无母数统计，与非线性估计所提供的功能是
用户行为路径分析python_用户行为分析工具之——用户分群
weixin_39917090的博客
12-11 569
用户分群分群是依据用户的属性特征和行为特征将用户群体进行分类，对其进行观察和分析的方式。概述：提供分群的管理、分群的创建和分群的分析功能。用户分群可通过规则条件进行创建， 也可将分析模型的结果保存为用户分群，并在分析模型中使用进行数据分析。用户分群大概可以分为四个部分：分群管理、创建分群、权限体系、应用场景。分群管理1.分群列表：记录所有的已建立的分群展示列表。2.查询分群：分群的快速检索功能。3...
如何利用 Python 进行客户分群分析（附源码）
Python数据挖掘
02-23 1648
函数将决定这是否是每个客户的第二次、第三次、第四次购买。join_date函数允许确定客户加入的日期。函数提供了从客户当前购买到第一次购买的多少个月。现在输入已经准备好了，接下来创建群组。
6. 决策树算法原理以及cart代码实现
weixin_43796012的博客
03-04 846
这篇博客介绍了CART决策树的原理以及如何使用Python编写代码来构建一个CART决策树模型，以诊断乳腺癌为例。文章首先介绍了决策树的基本概念和构建流程，然后详细讲解了CART决策树的原理，包括基尼系数、切分点选择、剪枝等内容。接着，文章以乳腺癌数据为例，自己编写了一个CART决策树分类器，并在该数据集上训练和测试，并使用后剪枝的方法提高模型的泛化能力。完整的实验代码在我的github上👉QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com)欢迎star⭐。
【skLearn】Pycharm生成决策树系列
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-30 4210
文章目录◆ Pycharm如何生成决策树？Ⅰ.决策树基本步骤Ⅱ.实现生成决策树图Ⅲ.InvocationException: GraphViz's executables not found 解决方案◆ 生成的决策树中文乱码问题 ◆ Pycharm如何生成决策树？ Ⅰ.决策树基本步骤 以下代码在jupyter中可以直接生成，但是在Pyharm中生成的结果是用文字形式表示的树模型。 """ 决策树： 决策树是一种非参数的有监督学习，可以从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图来..
机器学习（8）sklearn画决策树（回归树）
NPU 研0
08-23 2660
决策树中的回归树
CART回归决策树算法详解与Python实现
"这篇文档详细介绍了决策树回归算法，包括其原理、实例解析以及Python实现。文档主要关注CART（Classification and Regression Tree）算法，这是一种二叉树结构，用于根据特征向量预测连续输出值。内容包括如何选择...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值