决策树

最新推荐文章于 2025-08-19 16:19:29 发布
最新推荐文章于 2025-08-19 16:19:29 发布
阅读量55 收藏
点赞数
文章标签： 数据结构与算法

1.分类器

　　

　　

2.分类器的技术

　　

3.决策树实例

　　

4.决策树的算法

　　

5.hunt算法

　　

6.推导中的问题

　　

7.分割节点

　　

8.如何分割

　　

9.不纯度的测量

　　

10.Gini

　　

11.熵

　　

　　

　　

 

12.对比

　　

13.停止

　　

 

【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。
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）。
决策树算法
无风听海
03-07 5554
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 1686
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。
决策树的剪枝
guanze1的博客
11-21 9037
决策树剪枝
决策树原理及应用
weixin_47151388的博客
04-19 2318
决策树是一种非常流行的机器学习算法，它用树状图的形式来表示决策过程。决策树可以用于分类任务和回归任务，其基本思想是将复杂的决策拆解成一系列更简单的决策。
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...
基于python 的决策树判断是否降雪【机器学习课程设计】
06-27
【作品名称】：基于python 的决策树判断是否降雪【机器学习课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】...
数据结构初阶：详解二叉树（二）：堆
2302_80761497的博客
08-18 612
堆是一种特殊的完全二叉树，分为大根堆和小根堆。堆的实现通常采用顺序结构的数组存储，通过向上调整和向下调整算法维护堆的性质。文章详细介绍了堆的初始化、入堆、出堆、取堆顶元素等基本操作，并提供了完整的C语言实现代码。重点讲解了堆排序的两种实现方式：使用向上调整建堆和向下调整建堆，分析比较了它们的时间复杂度。最后探讨了TOP-K问题的解决方案，提出利用堆结构高效处理大数据量下的前K大/小元素查询问题，给出了具体实现代码。堆结构在排序和优先级队列等场景中具有重要应用价值。
Java集合Map与Stream流：Map实现类特点、遍历方式、Stream流操作及Collections工具类方法
FUYY'S BLOG
08-15 740
Stream流是Java 8引入的处理集合数据的高级工具，它不是数据结构，而是数据处理管道，可以对集合、数组等数据源进行高效的聚合操作（如过滤、排序、统计等）。
C++入门自学Day14-- Queue介绍和使用
最新发布
JJOHJHOUJ的博客
08-19 729
本文介绍了C++ STL中的队列(queue)容器适配器。主要内容包括：1. queue的基本概念和底层实现原理，默认使用deque作为底层容器；2. queue的常用接口及其时间复杂度；3. queue的典型应用场景如BFS算法和任务调度；4. 使用中的常见注意事项；5. 如何手写简化版队列适配器。文章强调queue作为容器适配器的特性，不提供遍历功能，只支持FIFO操作，并对比了不同底层容器的选择场景。最后指出理解queue的设计有助于掌握容器适配器模式的思想。
【数据结构】深入理解双向链表：结构、实现与对比分析
以码证道，这一世，我必成为Java开发宗师，让整个技术圈，记住我重生的名号！💻🔥🚀
08-18 502
双向链表是一种重要的线性数据结构，本文详细介绍了其结构特点和实现方法。文章首先将链表分为8种类型，重点分析了无头单向非循环和带头双向循环两种常用链表的特点和应用场景。随后详细讲解了带头双向循环链表的结构设计，特别是哨兵位节点的重要作用，并给出了节点结构的C语言定义和主要操作函数。最后通过对比顺序表和双向链表的优缺点，指出顺序表适合频繁访问元素，而双向链表更适合频繁插入删除的场景。文章全面展示了双向链表的特性和适用情况，为选择合适的数据结构提供了参考。
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...
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