决策树：从特征的重要程度说起

最新推荐文章于 2025-09-26 11:28:05 发布
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本文详细介绍了如何通过Python的TensorFlow库从头开始构建一个基础神经网络，适合初学者理解机器学习原理。
【Python机器学习】决策树——树的特征重要性
weixin_39407597的博客
01-09 2404
利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。
机器学习如何计算特征的重要性_决策树如何计算特征重要性的？
weixin_39647412的博客
11-24 1179
问题引入笔者在所有的面试中都会被问答到项目中的具体特征的情况，包括特征是如何得到的，为啥这个特征有效，做了哪些特征筛选，特征重要性是如何看的，和线性回归、逻辑回归这种广义线性模型不一样，简单的决策树的特征重要性又没有类似线性回归的系数可以用来说明特征重要性，那么，树模型的特征重要性是怎么计算的呢？问题解答对于简单的的决策树，sklearn中是使用基尼指数来计算的，也就是基尼不纯度，决策树首先要构造...
决策树的特征重要性
wj1298250240的博客
01-03 8888
决策树的特征重要性 接上一篇 print("Feature importances:\n{}".format(tree.feature_importances_)) def plot_feature_importances_cancer(model): n_features = cancer.data.shape[1] plt.barh(range(n_features), model.fea...
特征重要性判断（一）----决策树
xiekengli8279的博客
10-22 9291
一、决策树的基本框架 决策树是一类基本的机器学习算法。它是基于树状结构来进行决策，从上到下依次进行判断，最终得到模型的决策。 一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点；叶子节点对应决策结果，其他每个节点则对应一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。从根节点到每个叶子节点的路径对应了一个判断测试序列。 决策树的生成是一个递归过程。在决策树的算法中，如果出现下述三种情形之一，会终止继续划分，返回递归结果：1、当前节点包含的样本都是同一
25、决策树与随机森林：从脆弱到稳健的模型构建及强化学习初探
最新发布
rainy的博客
09-26 35
本文深入探讨了决策树与随机森林的构建原理、优化方法及其性能对比，介绍了如何通过k-fold交叉验证和Bagging提升模型稳健性，并详细解析了随机森林中特征随机选择与多数投票机制。同时，文章引入强化学习基础，以彩色瓷砖游戏为例，阐述智能体如何通过环境交互、奖励机制和策略更新实现自主学习。最后总结了两类技术的优势与应用场景，并展望其在金融、医疗、机器人等领域的广泛应用潜力。
决策树：属性的选择（续）
我爱智能
03-19 1502
接先前一节总结决策树的，还有一些问题。上节的参考： 决策树：从特征的重要程度说起 上节主要介绍了决策树的构造方法，以及非常重要一部分是对于每个节点的特征属性是怎么选择的，这是决策树的核心。 比较原始的是基于信息熵与信息增益的方法做的，这也对应着最开始的ID3方法。为了改进ID3，出现了基于信息增益率的特征选择以及基于基尼系数的特征选择方法。对应起来就是： （1）信息增益 -> ID3 （2）...
sklearn的系统学习——决策树分类器（含有python完整代码）
weixin_44904136的博客
08-06 9624
scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。scikit-learn中文社区Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN。......
机器学习(其三)决策树
negineko的博客
06-02 1306
机器学习(其三) 决策树 前言 决策树是什么? 决策树的基本步骤 ID3决策树和C4.5决策树 CART决策树 创建一棵决策树 机器学习(其三) 决策树 前言 由于某些原因,前2个部分的文章还没做出来,以后会补上,但是前后并没有关联性.编号只是一个编号而已.从哪一篇开始看都是可以的. 另外文中引用了他人的文章,会在参考资料部分标明,如有版权.转载等问题我会删掉那部...
决策树评估特征重要性
CDA数据分析师
01-02 1229
决策树是一种流行的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。与其他监督学习方法相比，它以可视化和解读模型的能力而受到青睐。然而，在构建决策树时，特征的重要性评估是一个关键步骤。有效的特征评估不仅可以提高模型的预测准确性，还能增加其可解释性。本文将探讨如何评估决策树模型中的特征重要性，包括各类方法的应用和优缺点，并结合实际案例进行说明。
决策树（决策树的分支深度及重要特征检测）
weixin_33827731的博客
03-31 2384
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier n_features = 200 X, y = datasets.make_classification(750, 200,n...
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树
weixin_30888413的博客
06-14 787
前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本： Github仓库：https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 imp...
【机器学习】（八）决策树：控制决策树复杂度、树的特征重要性、可视化
一亿少女的梦
07-18 5751
决策树 决策树是广泛运用于分类和回归任务的模型。它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。 构造决策树 scilit-learn在DecisionTreeRegressor类和DecisionTreeClassifier类中实现决策树。 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0).fit(x_train, y_train) 二叉树：根节点是问题（测试）
【Python特征工程系列】8步教你用决策树模型分析特征重要性（源码）
数据杂坛
12-17 2489
8步教你用决策树模型分析特征重要性（源码）
决策树如何评价特征的重要程度
CDA数据分析师
12-17 1356
决策树模型通过多种方法来评估每个特征的重要性，每种方法都有其独特的优势和适用场合。在实践中，结合使用多个评价指标可以更加全面地理解数据和模型。在职业发展中，掌握这些技艺并获得如CDA证书，不仅提升了理论知识，也为实际操作提供了标准，为在数据分析行业的发展提供了坚实的基础。通过不断学习和实践，您将能够更好地解析数据，构建出卓越的决策模型。随着各行各业进行数字化转型，数据分析能力已经成了职场的刚需能力，这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。
scikit-learn决策树算法中特征重要性的计算
热门推荐
DKY10的博客
12-05 2万+
sklean.tree.DicisionTreeClassifier类中的feature_importances_属性返回的是特征的重要性，feature_importances_越高代表特征越重要，scikit-learn官方文档1中的解释如下： The importance of a feature is computed as the (normalized) total reductio...
决策树-随机森林-两种Feature importances排序方法
sunmingyang1987的博客
11-16 1万+
第一种方法： 这种方法是唐宇迪老师视频课里的，做了很小的改动，代码如下： # 得到特征重要性 importances = list(rf.feature_importances_) feature_importances = [(feature, round(importance, 2)) for feature, importance in zip(feature_list, importa...
决策树算法详解：特征选择与剪枝策略
其基本流程包括特征选择、决策树生成和剪枝三个步骤。文档介绍了ID3、C4.5和CART这三种经典的决策树算法，它们的主要区别在于特征选择的准则。 在特征选择过程中，信息增益、信息增益率和基尼指数是常用的定量评估...
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