机器学习决策树

最新推荐文章于 2022-12-22 15:38:10 发布

伽音

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zh11403070219/article/details/82345144

本文介绍了决策树的种类，强调了其简单直观、无需预处理、高效预测等优点，同时讨论了过拟合、易受数据变动影响、局部最优等问题，并提出了相应的改进方法，如设置节点限制和使用集成学习。

1.决策树种类

算法	支持类型	树结构	特征选择	连续值处理	缺失值处理	剪枝
ID3	分类	多叉树	信息增益	不支持	不支持	不支持
C4.5（J48）	分类	多叉树	信息增益率	支持	支持	支持
CART

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从本质看决策树，谈谈信息熵是怎么发现的,ID3决策树Python实践实现XOR异或

@司南牧|知乎|博客|易懂教程|李韬

05-27

995

本文首发于优快云 @Ai酱的博客，转载请注明出处。任何机器学习的套路 机器学习算法看起来那么多，其实套路就一个。那么多算法是背不下来的，自己知道他们怎么根据套路想出来的就可以。套路就三步：选取一种数学模型来对数据进行分类预测*。线性回归是用直线这个数学模型来划分数据。逻辑回归是用sigmoid这个函数来输出一个概率值。决策树是想用一个二叉树来对数据分类（二叉树也是一个数学模型）确...

sklearn之决策树参数详解

SKIp121whats112的博客

01-01

8757

这篇文章将会详细的介绍sklearn.tree的模型参数，属性，方法；保证全面并且正确。

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632

决策树算法的优点：1）简单直观，生成的决策树很直观。2）基本不需要预处理，不需要提前归一化，处理缺失值。3）使用决策树预测的代价是O(log2m)。4）既可以处理离散值也可以处理连续值。很多算法只是专注于离散值或者连续值。5）可以处理多维度输出的分类问题。6）相比于神经网络之类的黑盒分类模型，决策树在逻辑上可以得到很好的解释。7）可以交叉验证的剪枝来选择模型，从而提高泛化能力。8）对于异常点的容...

sklearn学习04——DecisionTree

qq_42929168的博客

12-24

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sklearn学习04——DecisionTree前言一、决策树原理1.1、算法基本流程1.2、最优划分属性的选择二、sklearn代码实践2.1、引入库2.2、查看数据集信息2.3、使用可视化类直观分析各个特征与品种的关系总结前言本篇简单回顾一下决策树原理，然后采用sklearn的鸢尾花数据集实现决策树模型的训练和预测。一、决策树原理这里只说明决策树的基本算法流程和最优划分属性的选择（核心思想），具体细节可以参考我的另一篇文章：机器学习第四章—决策树 1.1、算法基本流程显然，决策树的

python代码实现决策树分类

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10-22

8577

0. 前言上一篇博客对决策树算法的思想作了描述，也详细写了如何构造一棵决策树。现在希望用python代码来实现它。此处先调用机器学习中的算法库来实现。

机器学习决策树分类算法实验报告-机器学习高分大作业

12-05

决策树是一种广泛应用于机器学习领域的非线性分类算法，它通过构建树状模型来做出预测。在本实验中，决策树被用来解决毒蘑菇的分类问题，目的是通过分析蘑菇的多种特征来区分其是否可食用，以确保采摘者的安全。一...

机器学习决策树实验测试集

04-26

https://blog.youkuaiyun.com/freezing_00/article/details/124088650#comments_21088107，此博客中的测试集

机器学习决策树-实验源代码

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01-25

在实验中，使用机器学习决策树-实验源代码可以进行多种操作，包括但不限于加载数据集、创建决策树模型、训练模型、进行预测以及评估模型。实验的目的不仅在于理解和掌握决策树算法的基本原理，也在于学会如何处理过...

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01-03

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11-05

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python中计算如何实现_python如何实现决策树算法?（代码）

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本篇文章给大家带来的内容是关于python如何实现决策树算法?（代码），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。数据描述每条数据项储存在列表中，最后一列储存结果多条数据项形成数据集data=[[d1,d2,d3...dn,result],[d1,d2,d3...dn,result],..[d1,d2,d3...dn,result]]决策树数据结构class DecisionN...

python建模决策_决策树python建模中的坑

xss125的博客

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1)调用Python函数实现决策树算法： ①调用Sklearn库中的iris数据集 from itertools import product import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassi...

【机器学习】使用python构建决策树

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决策树算法：基本介绍： 决策树算法是一类算法的集合，决策树顾名思义是在一棵树上进行决策的方法，称之为决策树算法，决策树首先是一棵树，树的每一个节点表示对一个特征的判断，每一个叶子节点表示一种判断的结果，下面的例子生动地解释了决策树算法的基本思想：每一层对每一个不同的特征进行判断，最后到叶子节点得到判断的答案。 决策树算法的基本流程与一般的树的算法一样，是一种递归的过

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标签“机器学习 决策树”暗示Graphviz可以用来可视化与机器学习相关的内容，特别是决策树。在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归方法。由于决策树的结构特点，它非常适合用图形化的方式展示其决策过程，帮助...

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