决策树很多例子

决策树的众多实例
最新推荐文章于 2025-05-09 21:56:39 发布
转载 最新推荐文章于 2025-05-09 21:56:39 发布 · 414 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://wenku.baidu.com/view/5b6fc11777eeaeaad1f34693daef5ef7bb0d1207.html

该博客链接指向一篇关于决策树例子的文档，决策树是信息技术领域有监督学习中的重要算法，可用于分类和回归等任务，文档中应包含多个决策树的实际应用例子。
决策树(详细易懂,很多例子).pptx
10-11
在实际应用中，我们会用测试数据来验证模型的准确性，就像上述例子中所示，将测试数据逐条输入决策树，依据树的结构进行判断，得出预测结果。 总的来说，决策树是一种强大且直观的工具，它能够以易于理解的方式表达...
精选资源
matlab决策树和随机森林例子
08-22
在提供的压缩文件“决策树和随机森林例子”中，很可能是包含MATLAB代码示例和可能的数据集，用于演示如何运用这两种算法。通常，这些示例会涉及以下步骤： 1. 数据预处理：导入数据，清洗缺失值，可能还需要进行...
决策树原理实例（python代码实现）
热门推荐
程松
03-26 9万+
决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配的问题。 使用数据类型：数值型和标称型。 简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“
人工智能知识全面讲解：生活中的决策树
Lee达森的博客
06-23 4053
在日常生活中，我们几乎每天都在做选择题。小到午饭选哪家餐厅的外 卖，大到?业以后选择打工还是创业，都是一个有有限答案的选择题。这些看 似简单的选项背后往往隐藏着一连串问题的答案，只有逐个回答，逐层深入方 能找到答案。 当我们选择外卖的时候可能会思考以?几个问题。先想想今天想吃什么口 味的菜品，再想想自己能接受的价格区间是多少。因为午休的时间比较短，还 要考虑送达时间等问题，最后选出一家合适的餐馆。在面对打工还是创业的就 业选择时，通常我们先考虑创业的风险，如果风险较低，再考虑有没有好的创 业方向。如果碰巧有
简单的决策树案例
m0_62800009的博客
09-26 2615
做完了线性回归和逻辑回归案例之后，我们这次做一个简单的决策树案例，首先我们先来看看这三者之间有什么联系和区别：任务类型： 线性回归：用于回归任务，预测连续变量。例如，预测房价、温度等。 逻辑回归：用于二分类任务，预测类别标签（0/1）。例如，预测某个客户是否会购买产品。 决策树：可以用于分类任务，也可以用于回归任务。分类任务中输出类别（如是否游玩），回归任务中输出连续值（如房价预测）。模型结构： 线性回归：线性模型，其形式是线性函数：
现实中的决策树模型之日常吃饭
weixin_45704536的博客
10-04 1768
决策树 决策树是一种基本的分类与回归方法，决策过程中提出的每一个判定问题都是对某一个属性的“测试”，每个测试结果或是导出最终结论，或是导出进一步的判定问题，其考虑范围在上次决策结果的限定范围之内。 决策树学习的目的是 为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。决策树图形如下图所示 决策树在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为它是if-then规则，也可以认为他是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 假设给定训练数据集 D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,y
决策树分析例题经典案例_机器学习决策树2个经典案例
weixin_42299679的博客
12-24 4923
【实例简介】机器学习决策树【实例截图】【核心代码】import operatorfrom math import logimport matplotlib.pyplot as pltdef createDataSet():dataSet = [[ '杂食动物', '是', '否', '否', '是'],[ '杂食动物', '是', '否', '否', '是'],[ '肉食动物', '是', '否'...
自然语言处理之文本分类：使用决策树处理多分类问题
最新发布
zhubeibei168的博客
05-09 1051
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类的自然语言。NLP技术涵盖了语音识别、语义理解、情感分析、机器翻译、文本生成等多个方面，其目标是使计算机能够像人类一样处理语言信息。
机器学习篇-ID3决策树 C4.5决策树 CART决策树-回归决策树 剪枝
m0_60916732的博客
10-11 1878
决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果, 根节点尤为重要.熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。熵越大，数据的不确定性度越高, 稳定性越低熵越小，数据的不确定性越低, 稳定性越高CART决策树(Classification and Regression Tree)Cart模型是一种决策树模型，它即可以用于分类，也可以用于回归。Cart回归树使用平方误差最小化策略，Cart分类生成树采用的基尼指数最小化策略。名称。
分类算法之决策树：例子讲解+实战案例（附源码）
公众号：Python研究者
01-24 1万+
????点击关注｜设为星标｜干货速递????目录介绍1. 从一个例子（贷款前，评估个人能否偿还）出发，怎样决策。2. 分析算法原理、思路形成的过程。3. 扩展决策树衍生的高级版本进行简要的介绍。原理...
人工智能应用实例：决策树
08-08
NULL 博文链接：https://marshal-r.iteye.com/blog/2170112
决策树应用实例④——淘宝&京东白条金额(回归&均方差&随机森林）
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
02-22 1115
之前在京东购物，发现了一个新的支付方式，叫打白条，买东西可以先付钱，后面再分期付，这个跟买房按揭还不太一样，前者还必须缴纳30%以上的首付，而白条可以完全不用交钱。淘宝上也有类似的功能，叫花呗分期。当然也不是所有商品都能白条，白条金额也是有一个上限的。 电商平台是根据什么决定用户的白条金额呢？太少了，无法达到刺激用户消费的作用，还显得平台小家子气；太多了，又无法承担用户薅羊毛一次就跑的风险。 我猜...
实例:分类树在合成数集上的表现(决策树)
Kyrie_Irving的博客
04-28 567
实例:分类树在合成数集上的表现 导入需要的库 生成三种数据集 画出三种数据集和三棵决策树的分类效应图像 import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.model_...
决策树的构造——一个手工例子
trents的专栏
03-08 1300
这个数据集来自Mitchell的机器学习，叫做是否去打网球play-tennis,以下数据仍然是从带逗号分割的文本文件，复制到纪事本，把后缀直接改为.csv就可以拿Excel打开：*play-tennisdata，其中6个变量依次为：编号、天气{Sunny、Overcast、Rain}、温度{热、冷、适中}、湿度{高、正常}、风力{强、弱}以及最后是否去玩的决策{是、否}。一个建议
机器学习方法——举例分析决策树
时生的博客
10-10 3768
在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是挑选水果，都是基于以往的经验来做判断。如果把判断背后的逻辑整理成一个结构图，你会发现它实际上是一个树状图，这就是我们今天要讲的决策树。决策树基本上就是把我们以前的经验总结出来。如果我们要出门打篮球，一般会根据“天气”、“温度”、“湿度”、“刮风”这几个条件来判断，最后得到结果：去打篮球？还是不去？
9.决策树
CWG2017的博客
09-15 614
1.什么是决策树 什么是决策树呢？首先我们生活中有很多决策树的例子，比如相亲T_T,很多妹子都会这样选择。 再比如说，某公司招聘机器学习算法工程师。 每一步都在进行一个决策，最终形成了一个倒立的树状结构，我们把这样一个过程称之为决策树。 我们在数据结构当中，也有树结构。这里的决策树同样具备树结构的属性。比如根节点，叶子节点。以及树的深度，当然这里就是3，因为我们通过简历对所有应聘者进...
机器学习实战（2）——决策树
蓝亚之舟的博客
07-03 1796
一、概述说起决策树算法，其原理理解起来很容易，但是具体操作起来却有几个难点（比如如何选择决定属性，信息熵和信息增益是怎么回事）1、生活类比初入机器学习的小白可能觉得决策树是一个高大上的名词，但是其原理却非常简单，在我们生活中我们经常会用到他，比如我们在团体竞赛活动中经常玩的二十个问题游戏： 参与游戏的一方在脑海中幻象某个事物，其他参与者通过向他提问，只允许提20个问题，问题答案也只能用对或错来回答...
sklearn 决策树例子_决策树——从零开始
weixin_42639246的博客
01-05 570
学习决策树有一段日子了，从ID.3、C4.5、C5.0、CART到Bagging、Boosting，包括现在最流行的XGBoost、LightGBM。网络上对于决策树已经有大量的文章，但是很少有能系统性的整理并且能整合Paper+源码。本系列文章旨在能从paper、代码层面上能够帮助到读者更深层次理解算法背后的实质大纲决策树介绍如何构造一棵决策树 经典算法: ID3, C4.5, CART组合模型...
【机器学习】分类决策树与回归决策树案例
Daycym的博客
11-25 6103
一、回顾 什么是决策树，信息熵 构建决策树的过程 ID3、C4.5和CRAT算法 上面三篇，主要介绍了相关的理论知识，其中构建决策树的过程可以很好地帮助我们理解决策树的分裂属性的选择。 二、决策树的Python实现 ...
探索决策树：实例数据深入解析
这个文件很可能是用于训练和测试决策树的数据集。在机器学习中，数据集通常包含了特征数据和对应的目标变量值。具体到 lenses.txt 文件，它可能包含了与眼睛近视、远视、散光等视力问题相关的信息，以及根据这些特征...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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