决策树

最新推荐文章于 2025-09-12 17:31:31 发布
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文章标签： 数据结构与算法
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决策树的剪枝
guanze1的博客
11-21 9055
决策树剪枝
算法——决策树
m0_66890670的博客
08-04 2万+
对决策树的详细学习，包括特征选择标准（信息增益，信息增益比，基尼指数），常见的决策树算法（ID3，C4.5，CART）,决策树的剪枝，以及决策树的python代码
【机器学习实战】3、决策树
热门推荐
呆呆的猫的博客
03-13 37万+
(声明：本文内容来自机器学习实战和统计学习方法，是两者的整合，并非来自单个书籍）决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测
【机器学习】决策树（理论）
酱懵静的博客
03-02 5万+
决策树（Decision Tree）是一种分类和回归方法，是基于各种情况发生的所需条件构成决策树，以实现期望最大化的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。它的运行机制非常通俗易懂，因此被誉为机器学习中，最“友好”的算法。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点（圆）和叶结点（矩形）。其中，内部结点表示一个特征（属性）；叶结点表示一个类别。而有向边则对应其所属内部结点的可选项（属性的取值范围）。
决策树基础概论
hello.reader
09-11 1962
在机器学习领域，决策树（Decision Tree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并且无需对数据进行过多预处理，如标准化或归一化。为了更好地理解决策树的结构，我们使用Mermaid。
决策树算法
无风听海
03-07 5562
决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.dot文件； DecisionTreeClassifier初始化中的random_state可以确保每次执行结果的不变性； from sklearn.datasets import load_iris from skle
决策树详解
tt丫的博客
07-20 2万+
其中被称为属性a的“固有值”属性a的取值有，其中表示D中所有在属性a上取值为的样本集合。属性a的可能取值数目越多（V越大），IV(a)的值通常会更大。（1）基尼值Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。Gini(D)越小，数据集D的纯度越高，不确定性越小。（2）基尼指数。...
决策树算法介绍：原理与案例实现
梦旅人的博客
06-18 1705
决策树（Decision Tree）算法是一种常见的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。在分类问题中，决策树通过一系列规则来将数据集划分为不同的类别。这些规则是通过评估各种特征来确定的，目的是找到最能够区分数据集的特征。
机器学习算法——决策树
2401_87863416的博客
04-21 2505
决策树（Decision Tree）是一种以树形结果展示决策规则和分类结果的模型。作为一种归纳算法模型，它可以从看似无序、杂乱的数据中提取出数据分类的规律，并用其进行新数据分类或预测。决策树可被用于解决分类和回归问题。例如：通过一个西瓜的多种特征，如其纹理、色泽、触感，等判断其是否是好瓜；或通过一天的天气情况，如是否晴天、风力大小、空气湿度等，判断这一天是否适合进行户外运动等。
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...
机器学习-决策树（以西瓜数据集为例）
03-30
决策树是一种广泛应用于机器学习领域的算法，它通过创建分层的决策模型来预测目标变量。在本案例中，我们将深入探讨如何使用决策树处理“西瓜数据集”。这个数据集是用于教学目的的理想选择，因为它包含了多个特征，...
leetcode380：RandomizedSet - O(1)时间插入删除和获取随机元素（数组+哈希表的巧妙结合）
lyh2004_08的博客
09-11 636
本文介绍了如何设计一个支持O(1)时间插入、删除和获取随机元素的数据结构。关键在于巧妙结合数组和哈希表的优势：数组提供O(1)随机访问，哈希表实现O(1)查找。核心技巧是删除操作时采用"末尾替换法"，将被删除元素与数组末尾交换后删除，避免移动元素。文章详细分析了算法原理、代码实现、复杂度以及边界条件，并探讨了允许重复元素的变种问题。该方案体现了组合数据结构和空间换时间的设计思想，完美满足了题目要求的所有O(1)操作。
【算法--链表】147.对链表进行插入排序--通俗讲解
最新发布
沐怡旸的专栏
09-12 411
使用一个虚拟头节点来简化操作，维护一个已排序的链表部分，然后逐个取出未排序的节点，在已排序部分中找到合适的插入位置并插入。 这就像我们打扑克牌时，一张一张地拿牌，然后把每张牌插入到手中已排序牌的正确位置
每日算法刷题Day67:9.9:leetcode bfs10道题，用时2h30min
2301_80044595的博客
09-09 816
2.与[[十.图论算法-基础遍历#3. 1162. 地图分析(中等,学习)]]一模一样，找每个1到各自最近的0的最短距离，即多源最短路径距离，所以将所有0入队列，向四周扩散，告诉1已经扩散的层数，即距离。所以要反过来，将所有满足条件的点当做多个源点，向外扩散，从而告诉待求点当前扩散的层数，即最短距离。，是Dijkstra算法，但因为边权只有0和1，所以用0-1BFS来优化Dijkstra，双端队列队首入0，队尾入1，保证每次队首都是边权(代价)最小的。的视频包含所有你好友的好友观看过的视频，以此类推。
LeetCode 1658. 将x减到0的最小操作数
qq_57349657的博客
09-11 279
不定长滑动窗口：将x减到0的最小操作数
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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