如何让决策树中有样本的索引

最新推荐文章于 2025-05-15 00:11:14 发布
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【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
qq_38614074的博客
04-10 2万+
决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。
详解数据结构与算法中决策树的分裂规则
AI 算法实战派
05-08 922
决策树作为数据挖掘和机器学习领域中一种强大且常用的模型，其核心在于如何选择合适的特征和分裂点对数据进行划分，也就是分裂规则。本文的目的是深入剖析决策树的分裂规则，详细介绍常见的分裂规则及其原理、实现方法和应用场景。范围涵盖了信息增益、信息增益率、基尼指数等经典的分裂规则，通过理论讲解、代码实现和实际案例分析，帮助读者全面理解和掌握这些规则。本文首先介绍决策树分裂规则的背景知识，包括目的、预期读者和文档结构概述。接着详细讲解核心概念，包括决策树的基本结构和常见的分裂规则。
监督学习 | 决策树之网络搜索
侠的博客
08-12 1198
文章目录1. 通过网格搜索完善模型1.1 数据导入1.2 拆分数据为训练集和测试集1.3 拟合决策树模型1.4 使用网络搜索完善模型1.5 交叉验证可视化1.5 总结 关于决策树原理，可以参考这篇文章：监督学习 | 决策树原理及Python实现 关于决策树的 Sickit-learn 实现，可以参考这篇文章：监督学习 | 决策树之Sklearn实现 关于网络搜索，可以参考这篇文章：机器学习 | 网...
【决策树】
M1911616095的博客
12-28 1795
统计学-决策树算法学习决策树原理决策树学习算法：习题5.1习题5.2 决策树原理 1.决策树算法模型： 决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶子节点作为最终的决策结果。 (1).内部节点：对应于一个属性测试 (2).叶节点：对应于决策结果 (3).根节点包含样本全集； (4).每个节点包括的样本集合根
机器学习（3）--随机森林
NPU 研0
08-17 1547
红酒数据集建立随机森林
python机器学习：决策树详解
oax_knud的博客
07-17 3万+
文章目录一、决策树工作原理1.1 定义1.2 决策树结构1.3 核心问题二、sklearn库中的决策树2.1 模块sklearn.tree2.2 sklearn建模基本流程三、分类树3.1构造函数 一、决策树工作原理 1.1 定义 决策时(Decislon Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则。并用树状图的结构来呈现这些规则，**以解决分类和回归问题。**决策树算法的本质是一种图结构， 我们只需要问一系列问题就可以对数据进行分类。 举例：动物类别分类 已知
机器学习--sklearn（决策树）
qq_53086801的博客
08-26 5545
机器学习--sklearn（决策树）
Python 中的决策树
pydby01的博客
01-13 6610
决策树是用于分类和回归任务的监督学习算法，我们将在决策树教程的第一部分集中讨论分类。 决策树被分配给基于信息的学习算法，这些算法使用不同的信息增益度量进行学习。我们可以将决策树用于我们有连续但也有分类输入和目标特征的问题。决策树的主要思想是找到那些包含关于目标特征的最多“信息”的描述性特征，然后沿着这些特征的值分割数据集，使得生成的 sub_datasets 的目标特征值尽可能纯 - -> 最纯粹地留下目标特征的描述性特征被认为是信息量最大的特征。这个寻找“信息量最大”特征的过程一直完成，直到我们..
MicrosoftSQLServer中决策树模型.pdf
06-24
在Microsoft SQL Server中，决策树模型是一种用于数据分析和预测建模的重要工具，尤其适用于分类和回归问题。在SQL Server 2008中，我们可以利用SQL Server Business Intelligence Development Studio（BIDS）来创建...
数据结构与算法中决策树的无监督学习拓展
最新发布
AI天才研究院
05-15 1044
传统决策树（如ID3、C4.5、CART）作为监督学习的核心算法，依赖标签信息进行节点分裂，在分类与回归任务中表现优异。但在无标签数据场景（如用户分群、异常检测、图像分割）中，传统决策树面临分裂准则失效的问题。本文聚焦无监督学习框架下决策树的算法改进与应用拓展，涵盖层次聚类决策树、密度估计决策树、无监督特征选择等核心技术，构建完整的无监督决策树技术体系。核心概念：对比监督与无监督决策树的架构差异，定义无监督分裂准则算法原理：推导基于信息熵、密度函数、方差最小化的分裂算法数学模型。
一文速学数模-分类模型(二)决策树(Decision Tree）算法详解及python实现
master_hunter的博客
10-13 1万+
前言 本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，最近在学习这本书《机器学习实战》，第三章的内容就是决策树，概念非常简单，但是实现的话根据不同聚类情况要做出不同调整会有些许难。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、决策树概述 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，...
从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
weixin_30851867的博客
11-20 1962
从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法前言 前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，...
决策树的完整知识点总结
小小的学渣
11-26 3万+
一、原理   决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。 图1 决策树 例如，在某医院内，对因心脏病发作而入院治疗的患者，在住院的前24小时内，观测记录下来他们的19个特征属性——血压、年龄、以及其他17项可以综合判断病人状况的重要指标，
Python3《机器学习实战》学习笔记（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起
热门推荐
Jack-Cui
07-21 8万+
有读者反映，说我上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗级干货长文)，太长了。一看那么长，读的欲望都降低了。既然如此，决策树的内容，我就分开讲好了。本篇讨论决策树的原理和决策树的构建，完整实例内容会在下一篇进行讲解。
机器学习笔记：随机森林
jlycd的博客
02-12 832
随机森林 随机森林是一种集成算法，是对决策树模型的集成学习。目的是通过考虑多个评估器建模结果，汇总得到一个综合结果。 集成算法包括bagging（装袋法），boosting（提升法），stacking（堆栈法）三种。 装袋法的核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林。 提升法中，基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次对难以评估的样本进行预测，从而构成一个强评估器。提升法的代表模型有Adab
RandomForestClassifier/Regressor
weixin_45298468的博客
09-30 909
1.集成算法（ensemble ） 1.集成评估器 bagging 多个相互独立的评估器，对其预测进行平均或多数表决原则来决定评估器的结果 boosting 基评估器相关，按顺序一一构建，结合若评估器构成强评估器 2.RandomForestClasifier 1.决策树思想 2.基评估器参数 3.n_estimators ...
【机器学习】决策树
Txixi的博客
05-05 1321
文章目录决策树1.概述1.1决策树是如何工作的1.2 sklearn中的决策树2.DecisionTreeclassifier与红酒数据集2.1重要参数2.1.1 criterion2.1.2 random_state &splitter2.1.3剪枝参数2.1.4目标权重参数2.2重要属性和接口分类树的总结3.回归树3.1重要参数，属性及接口3.2 实例：一维回归的图像绘制4.实例：泰坦尼克号幸存者的预测5.决策树的优缺点5.1决策树优点5.2决策树缺点 学习视频： 《菜菜的机器学习sklear
sklearn实战之决策树
LitraLIN的博客
08-11 4733
一、决策树 0、决策树简介 0.1决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各 种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一种图结构，我们只需要问一系列问题就可以对数 据进行分类了。比如说，来看看下面这组数据集，这是
sklearn（2）—— 决策树
帆_5021的博客
05-15 1173
1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。 我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一种图结构，我们只需要问一系列问题就可以对数据进行分类了。比如说，来看看下面这组数据集，这是一系列已知物种以及所属
C++编程实现《西瓜书》中的决策树算法
本资源致力于讲解如何用C++实现西瓜书中的决策树算法。 首先，决策树算法主要包含如下几种类型： 1. ID3算法：以信息增益为标准选择特征。 2. C4.5算法：是ID3的改进版，使用信息增益比来选择特征，以解决ID3算法...
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