python做人工智能的决策树报错问题(100分) [问题点数:100分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs5
本版专家分:2691
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs5
本版专家分:2691
Bbs1
本版专家分:0
Bbs5
本版专家分:2840
初识人工智能--决策树算法
机器学习中分类和预测算法的评估:* 准确率 * 速度 * 强壮行 * 可规模性 * 可解释性 1. 什么是<em>决策树</em>/判定树(decision tree)?判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 2. 机器学习中分类方法中的算法 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB) Logisti
人工智能---决策树
<em>决策树</em>学习采用的是自顶向下的递归方法, 其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值 下降最快的树,到叶子节点处的熵值为零, 此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 建立<em>决策树</em>的关键,即在当前状态下选择哪 个属性作为分类依据。 <em>决策树</em>很好理解,主要是信息增益,信息增益比,基尼系数中熵的概念的理解是理解<em>决策树</em>的关键 熵 两个随机变量X,Y的联合分布,可以形成联合熵Joint Entrop...
Python实现决策树
训练数据集来自李航的《统计学习方法》特征选择一章,<em>决策树</em>的生成采用ID3或者C4.5算法,<em>决策树</em>剪枝暂未实现。<em>决策树</em>的实现还是比较容易的,主要思路如下: 1. 先计算整体类别的熵 2. 计算每个特征将训练数据集分割成的每个子集的熵,并将这个熵乘以每个子集相对于这个训练集的频率,最后将这些乘积累加,就会得到一个个特征对应的信息增益。 3. 选择信息增益最大的作为最优特征分割训练数据集 4. 递
分析贷款申请风险-基于决策树(分而治之算法)
1.收集数据 credit 2.探索数据(略) 3.准备数据 a.将数据随机化 set.seed(12345) credit_rand b.将随机数据拆分为90%的训练数据和10%的测试数据 credit_train credit_test c.测试训练数据和准备数据的违约比例是否均衡 prop.table(table(cred
机器学习决策树:sklearn分类和回归
上面的蓝字关注我们! 作者:alg-flody 编辑:Emily 1 逻辑回归和<em>决策树</em>分类比较 昨天的推送机器学习:对<em>决策树</em>剪枝,分析了<em>决策树</em>需要剪枝,今天再就这个话题,借助 sklearn 进一步分析<em>决策树</em>分类和回归时过拟合发生后,该如何解决的<em>问题</em>。 上周推送的机器学习:谈谈<em>决策树</em>,介绍了利用逻辑回归算法,二分类一个拥有2个特征的数据集,模拟的结果如
sklearn机器学习:决策树的学习与调参
在没接触到机器学习的时候以为都是自己手写各种牛逼的算法,后来才晓得用sklearn这么个好用的库,既然大神给我们实现好了那没理由不去用啊
sklearn学习笔记:决策树
1. DecisionTreeClassifier参数介绍:参数取值criterion 特征选择标准‘gini’(default),表示基尼系数,为CART算法;‘entropy’,表示信息增益,为ID3算法splitter 特征划分点选择标准'best'(default),表示从所有划分点中找出最优的划分点;‘random’,表示随机选择划分点max_features 划分时考虑的最大特征数‘N...
基于sklearn的决策树算法
1、<em>决策树</em>介绍 <em>决策树</em>简单的理解为if-then的集合,其优点主要有分类速度快、可读性等。<em>决策树</em>的生成主要可分为三个步骤:特征的选择、<em>决策树</em>的生成、<em>决策树</em>的剪枝。 1.1特征选择 对于结点的选择,总得需要一个计算方法来实现,这个方法的目标是优先选择分类能力强的特征,这样才提高<em>决策树</em>的效率,如果随机选择特征的话将会产生复杂度或者是结点更多的<em>决策树</em>,显然不是我们想要的。 怎么计算特征的分类...
python机器学习库sklearn——决策树
全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) <em>python</em>数据挖掘系列教程 <em>决策树</em>的相关的知识内容可以参考 http://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78795504 本文只讲述sklearn中如何使用<em>决策树</em>。 其中需要安装numpy 、pandas 、matplotlib、sklearn 、pydotplus库...
Python实现决策树(Decision Tree)分类
Python实现<em>决策树</em>(Decision Tree)分类
Python3的决策树应用及遇到的问题解决
** Python3的<em>决策树</em>应用及遇到的<em>问题</em>解决 ** 根据列表训练集(用Excel存为.csv格式) RID,age,income,student,credit_rating,Class_buys_computer 1,youth,high,no,fair,no 2,youth,high,no,excellent,no 3,middle_aged ,high,no,fair,y
python数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析
#2018-04-05 16:57:26 April Thursday the 14 week, the 095 day SZ SSMR <em>python</em>数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、<em>决策树</em>花样分析 1.鸢尾花数据集可视化分析 2.线性回归分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系 3.<em>决策树</em>分析鸢尾花数据集 4.Kmeans聚类分析鸢尾花数据集 一. 鸢尾花数据集介绍 本章采用Pyt...
机器学习第一个练手程序 基于决策树的iris数据预测
google机器学习入门第二课,基于<em>决策树</em>分类iris数据集~
背包问题决策树python实现
背包<em>问题</em>是最优解<em>问题</em>中的一种,我们先来看一下最优解的定义:在特定要求下,按特定需求得出最优结果。 按照这个定义我们做一下下面的分析,有以下一些特征: 特定要求,比如:某一个空间有固定容量,或固定负重 特定需求,需要放入多种类型东西,这些东西有重量、价值、体积等属性 最优结果,比如:最大价值,最多数量, ...
Google机器学习(二) 鸢尾花数据集(load_iris) 决策树
Google深度学习系列视频 谷歌开发者视频中文频道:https://www.youtube.com/playlist?list=PLwv-rHS37fS9s3udyMoPPpaROL4u_tF5k ____tz_zs学习笔记   一、在Spyder中写第一个机器学习的程序: 这里使用的分类器是<em>决策树</em> from sklearn import tree feature = [[140,...
决策树(DecisionTree)项目(python代码实现)
本压缩包包含: 1.本<em>决策树</em>(DecisionTree)项目<em>python</em>源代码文件; 2.项目用的数据(csv格式); 3.一个普通文件,记录本项目的调试过程,用作实战参考
决策树过拟合问题的解决思路
本文章介绍<em>决策树</em>学习的实际<em>问题</em>包括确定<em>决策树</em>增长的深度;处理连续值的属性;选择一个适当的属性筛选度量标准;处理属性值不完整的训练数据;处理不同代价的属性;以及提高计算效率。下面我们讨论每一个<em>问题</em>,并针对这些<em>问题</em>扩展基本的ID3算法。事实上,为了解决其中多数的<em>问题</em>, ID3算法已经被扩展了,扩展后的系统被改名为C4.5(Quinlan 1993).
决策树——分类决策树
模型原型 class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’, max_depth=None,min_samples_samples_split=2,min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random...
Python数据分析——基于CART决策树的用户识别
项目要求         传统的偷漏税分析是通过人工检测来进行的,对人的依赖性太大,为了提高偷漏税的判别效率,拟决定先根据商户的纳税数据进行初步的自动判断,对于判别为偷漏税的用户再进行人工检测。 数据集         本文提供的数据集指标类型如下,一共124条记录。 数据探索                 对数据集进行缺失值分析,未发现缺失值 import pa
人工智能(三):决策树
前面介绍的SVM方法中都是针对样本特征为数量特征的,但是在实际生活中,还有一些非数值特征的<em>问题</em>,如何进行解决呢?非数值特征具有离散,无法比较大小,无法比较相似性,只能比较相同或者不相同的特点。为了解决这个<em>问题</em>,可以采用把特征转化为实数特征,但是这样做可能会损失一部分数据特征,也会加入一些人为的因素,因为我们无法完全用实数描述特征;还可以采用非数值特征分类,比如列出所有的属性来代替实数向量,比如樱桃...
决策树结果可视化中文乱码问题解决方案
<em>问题</em>描述:     因<em>决策树</em>可解释强,采用<em>决策树</em>来处理分类<em>问题</em>,在导出结果时,出现中文无法显示的<em>问题</em>(中文显示为框框)。这种情况是由于字体的原因导致的,解决方法如下: 1. 修改Graphviz配置文件     字体配置文件 fonts.conf 路径:C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\fonts     将 &amp;lt;dir&amp;gt;#FONTDIR...
9、python决策树分类(实战案例)
目录 1、概念 2 <em>决策树</em>生成方法 3、<em>决策树</em>绘图方法 4、案例代码示例 1、概念 <em>决策树</em>(DEcision Tree) 他通过对训练样本的学习,并建立分类规则,对新样本数据进行分类,属于有监督学习 <em>决策树</em>也是一种多功能的机器学习算法,它可以 实现分类和回归任务,甚至是多输出任务。 优点: <em>决策树</em>易于理解和实现 <em>决策树</em>可处理数值型和非数值型数据 2 <em>决策树</em>生成方法 #  ...
猴子拿香蕉的问题
这个题目挺有意思,但是不难。猴子要把TotalTotal个香蕉搬回DD米的老巢,每次能够拿的最大值是maxmax,假设猴子很贪嘴,每走一米就要吃一个香蕉,那么问猴子最多能够拿几个回去?我们来仔细分析一下这个<em>问题</em>(1)...(1)...首先可以肯定猴子每次拿最多的香蕉走是一定最划算的,因为背的太少可能一下就吃完了,假设拿b个和b-1个走一米,得到的结果是将b-1和b-2个香蕉向目的地运了一米,但是都只
评分卡系统产品设计问题汇总
现在申请评分卡已经快要上线,但是由于评分卡变量不是单一变量,都是复合变量,不能直接从征信报告中获取字段进行处理,需要对征信报告解析后的字段进行复杂的sql处理,所以第一版评分卡不能实现变量的可配置,需要开发在后台写入sql逻辑对解析后的征信报告进行信息提取,所有模型的变量都放在评分卡的变量列表里,当需要新增或者改变变量的取值逻辑时,都需要在后台处理。   所以下一步的目标是实现评分卡变量的可配置,
(11)决策树随机森林adaboost
<em>python</em>/<em>人工智能</em>-深度学习-<em>决策树</em>和随机森林学习PDF文档
机器学习五(sklearn决策树——多分类)
1.前言 sklearn<em>决策树</em>分类,采用ID3算法,自带iris数据集(根据草的特征进行分类,有3类,用0、1、2标记)。 2.<em>决策树</em>绘制准备 (1)下载安装graphviz https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html (2)pycharm install graphviz File-&amp;gt;sett...
决策树分类鸢尾花数据集python实现
代码行数230,由于每次执行代码选取的训练集不同,所以每次执行得到的正确率也不同,最好的情况是正确率达到83%。 特征值离散化的思路: 既然最终的分类是分成三种,那我猜测每个特征的取值也可以分成三个区间,那也就是求两个分割值。求分割值用双层for循环找使得信息熵最小的下标i和j。 代码整体思路: 1 . 先处理数据,shuffle函数随机抽取80%样本做训练集。 2 . 特征值离散化 ...
波士顿房价决策树python编码
波士顿房价机器学习作业<em>python</em>编码,策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和<em>决策树</em>,然后使用决策对新数据进行分析。本质上<em>决策树</em>是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 <em>决策树</em>方法最早产生于上世纪60年代,到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法,此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进,对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进,既适合于分类<em>问题</em>,又适合于回归<em>问题</em>。 <em>决策树</em>算法构造<em>决策树</em>来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的<em>决策树</em>是<em>决策树</em>算法的核心内容。<em>决策树</em>构造可以分两步进行。第一步,<em>决策树</em>的生成:由训练样本集生成<em>决策树</em>的过程。一般情况下,训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的,用于数据分析处理的数据集。第二步,<em>决策树</em>的剪枝:<em>决策树</em>的剪枝是对上一阶段生成的<em>决策树</em>进行检验、校正和修下的过程,主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验<em>决策树</em>生成过程中产生的初步规则,将那些影响预衡准确性的分枝剪除。
决策树与随机森林学习笔记(二):房价预估(1)
该程序分为三部分: 1、查看数据 2、通过数据样本的个别特征,搭建<em>决策树</em>,并 可使化 3、将数据分为训练集和测试集,搭建<em>决策树</em>和随机森林,并进行测试和评估! #添加基本的库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 加载数据 from sklearn.datasets.california...
人工智能决策树
<em>决策树</em>ID3算法机器学习中,<em>决策树</em>是一个预测模型;它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。<em>决策树</em>仅有单一输出;若需要多个输出,可以建立独立的<em>决策树</em>以处理不同输出。
python3实现决策树算法
运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: pycharm 一、<em>决策树</em>         <em>决策树</em>是什么?<em>决策树</em>(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子,如下图所示的流程图就是一个<em>决策树</em>,长方形代表判断模块(decision block),椭圆形成代表终止模块(terminating block),表示已经得出结
Python决策树实现 适用分类变量、连续变量、缺失值
按照周老师书上讲的用权重处理缺失值,发现<em>问题</em>很多。每当<em>决策树</em>选择包含缺失值的属性作为分割条件时,该属性包含缺失值的实例将被同时分配到每个子节点,这无疑将增加运算量。同时,各项退出条件的设置也不能再依据实例个数而应该是权重。总的来说,按照书上写的实现一遍,很多以前不懂的都一下子明白了。对sk learn中的<em>决策树</em>也有了更好的理解 CART算法对分类变量也是用的二叉树,这样不仅能提升运算速度,感觉这...
分类算法:决策树算法
一、<em>决策树</em>的定义 <em>决策树</em>是一种对实例进行分类的树形结构,也是一种基本的分类与回归方法。<em>决策树</em>由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点又分为两种类型:内部结点(internal node)和叶结点(leaf node),内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个分类。 如下图所示为一个<em>决策树</em>模型:     二、<em>决策树</em>的学习 <em>决策树</em>的学习还表示给定特征条件下
基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类源码
个人课设时实现的基于<em>决策树</em>和朴素贝叶斯算法对Adult数据集进行分类的源码!
python matplotlib 画直方图报错
<em>python</em>使用matplotlib.pyplot画直方图时<em>报错</em>如下: max must be larger than min in range parameter 原因是数据中带有缺失值,请使用dropna()进行缺失值删除即可
泰坦尼克生存概率分析,决策树的应用
<em>决策树</em>(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用<em>决策树</em>进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果。 可以看到,<em>决策树</em>的决策过程非常直观,容易被人理解。目前<em>决策树</em>已...
python决策树
<em>决策树</em>的概念<em>决策树</em>是大数据技术进行分类和预测的一种,<em>决策树</em>学习是一种基于实例归纳学习算法,它主要从一组无次序、无规则的实例中推理出以<em>决策树</em>所代表分类规则。它采用从上向下的递归方式,在<em>决策树</em>的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在<em>决策树</em>的叶节点得到结论。为了理解<em>决策树</em>的概念,下面举个例子说明:                                        ...
python实现决策树实例
      今天用<em>python</em>实现了一个<em>决策树</em>模型,<em>python</em>做机器学习有大量的库支持,简洁高效,没有深厚数学与算法基础的人也可以调用库来实现机器学习模型。当然大家想做好机器学习还是要好好积淀深厚的知识,只当调包侠能做的东西非常有限啊。       本文是对经典的鸢尾花数据集做分类,大家需要下载sklearn、pandas、matplotlib、seaborn库,可以直接在pycharm中下载,...
夏日炎炎,使用决策树去挑选西瓜(python实现)
<em>问题</em>导向 树结构大家应该都熟知了,通过根节点开始,通过判断节点信息的是或否决定分支,逐次向下,最后在叶子节点生成最终的决策。 决策的每个分支可以是数值条件也可以是我们传承的经验,下面我将使用java代码在300行内实现一个<em>决策树</em>。 夏日炎炎,我们如何使用过去的经验来判断一个西瓜是不是好瓜呢? 我们一般会根据它的 色泽,根蒂,敲声,纹理,触感等等来判断它是不是一个好瓜。 以下是去年父亲买瓜时的信息...
特征工程之分箱
一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化,离散化通常采用分箱法。分箱的重要性及其优势 离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代; 稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果方便存储,容易扩展; 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,
利用决策树算法预测西瓜的好坏
最近看完了《机器学习实战》和天池直播课堂中的<em>决策树</em>算法,觉得意犹未尽,特别是信息熵部分理解并不透彻,于是又把西瓜书中的<em>决策树</em>看了,略有感悟,希望与大家分享一下,下面我按照自己的理解,尽量用通俗的语言总结记录下<em>决策树</em>算法。 1.<em>决策树</em>介绍 举个通俗的栗子来解释一下什么是<em>决策树</em>,想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友: 女儿:有没有房子?母亲:有。 女儿:长的帅不帅?母亲:挺帅...
基于决策树的天气大数据回归例程
该例程是针对阿里天气大数据预测,并进行无人机航路规划。使用了sklearn的<em>决策树</em>方法
从相亲实例简单的讲明机器学习——决策树
一、前言<em>决策树</em>其实就是一种分类模型,那为什么起这个名字啊?因为他分类的时候,也就是决策的时候画出来的模型很像一颗倒着生长的数。一枝一枝的往下生长。我们常见的分类都是线性分类,比如初中时候的数学题,画几个线性方程,看看所给的数例如点A(50,50) 在那个范围类,诸如此类。但是千变万化的世界内,事物并不是具有规则,也不是用方程式能解决了得,所以<em>决策树</em>应势而生。<em>决策树</em>主要有两种算法去分类,ID3算法和...
3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花
前面我们简单学习了线性回归、逻辑回归,不知道有没有做一个总结,那就是什么时候该用逻辑回归?从结果来观察,可以看到,线性回归的过程就是在找那个合适的方程,来尽量满足你的每行数据。即Y=ax + bx^2 + …….通过算法来寻找合适的a、b、c。一般来说,线性回归适用于最终结果和各属性之间有数值上的关系,能通过一系列的组合,得出一个规律。当然,实际在应用中,我们一般不管什么数据集,都先跑一遍逻辑(线...
机器学习(西瓜书)注解:第4章 决策树
机器学习(西瓜书)注解:第4章 <em>决策树</em>         本次更新第4章,<em>决策树</em>。针对该章注解有任何<em>问题</em>欢迎在此留言~         本章作为西瓜书“介绍经典而常用的机器学习方法”的开篇,通篇以“西瓜”为例进行讲解,通俗易懂。个人感觉最可能会让人产生困惑的知识点是<em>决策树</em>三种递归返回情形(参见4.1节的详细解释)、缺失值处理的具体细节(参见式(4.12)的解释,具体还得自己琢磨一下4.4.2节的...
多分类问题(支持向量机以及决策树
https://blog.csdn.net/yehui_qy/article/details/53217763?locationNum=6&amp;amp;fps=1
决策树ID3算法实验_数据集car_databases
用<em>python</em>编写的<em>决策树</em>ID3算法,运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少,综合了网上的优秀代码,并进一步形成自己的代码。代码基本有注释,风格良好,能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档,包含所有流程图,说明图,以及文档风格绝对不错,无需更改,建议下载! 该算法所测试的数据集如下(已经打包在内,并已经生成xls格式,方便直接使用): 已知:UCI标准数据集Car-Evaluation,定义了汽车性价比的4 个类别; 求:用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述<em>决策树</em> Car-Evaluation训练数据集文件: 1. car_databases.pdf 2. car_evalution-databases.pdf
人工智能原理(二)——决策树
一 目标:使用<em>决策树</em>进行分类 二 评价属性 1、 信息增益(ID3): 2、信息增益率(C4.5): 3、基尼指数: 三 代码 import numpy as np from math import log message_range = [4, 4, 4, 3, 3, 3] # 不同特征的取值范围 # 矩阵中各列数值含义 # global message_to_num...
利用Python和Oracle进行变量分析(求解覆盖率、类别数、分位数等)
(作者:陈玓玏) 在建模过程中,如果你要选择一个变量进入模型,必然需要确保这个变量是可用的。那怎么样算可用呢?单从变量的角度来说,覆盖率不能过低,也就是缺失值不能过多;变量的分布范围合理,也就是说不会有过多异常值。 那么这些功能用Python和Oracle都是很容易实现的,下面看代码吧。 1、Python求解覆盖率 如果直接用isnull函数做判断,那么会得到一个和Series等长的布尔型...
Python Spark MLlib 之决策树回归分析
数据准备 选择UCI数据集中的Bike Sharing数据集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset)进行实验。 场景:预测共享单车租借数量。 特征:季节、月份、时间(0~23)、节假日、星期、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速 预测目标:每一小时的单车租用数量 1、下载数据集并打开 终端输入命令 ...
机器学习经典算法详解及Python实现--决策树(Decision Tree)
<em>决策树</em>也是最经常使用的数据挖掘算法,<em>决策树</em>分类器就像判断模块和终止块组成的流程图,终止块表示分类结果(也就是树的叶子)。判断模块表示对一个特征取值的判断(该特征有几个值,判断模块就有几个分支)。<em>决策树</em>的生成过程就是一个数据集不断被划分的过程,划分数据集的最大原则是:使无序的数据变的有序。如果一个训练数据中有20个特征,那么选取哪个做划分依据?这就必须采用量化的方法来判断,量化划分方法有多重,其中一项就是“信息论度量信息分类”。基于信息论的<em>决策树</em>算法有ID3、CART和C4.5等算法,其中C4.5和CART两
使用Python实现决策树
2017年3月16号关于<em>决策树</em>的资源上传错了,这一份才是<em>决策树</em>的Python代码实现,包含详细的中文注释,欢迎下载学习。Python版本为2.7.
机器学习经典算法详解及Python实现–决策树(Decision Tree)
<em>决策树</em>是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。<em>决策树</em>分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做<em>决策树</em>,回归树对连续变量做<em>决策树</em>。 近来的调查表明<em>决策树</em>也是最经常使用的数据挖掘算法,它的概念非常简单。<em>决策树</em>算法之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它是如何工作的。直观看上去,<em>决策树</em>分类器就像判断模块和终
人工智能》机器学习 - 第4章 决策树算法(一 理论讲解)
<em>决策树</em>(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类<em>决策树</em>。<em>决策树</em>模型呈树形结构,在分类<em>问题</em>中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,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。相比朴素贝叶斯分类,<em>决策树</em>的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,<em>决策树</em>更加适用。 4.1<em>决策树</em>理论 *...
决策树是什么,主要有哪几大要素构成?
在生活或工作中,人们经常面临各种各样的选择,很迷茫和困惑,正确的决策非常重要。同样,<em>人工智能</em>研究中也会遇到决策<em>问题</em>,今天就跟大家聊聊<em>人工智能</em>之<em>决策树</em>。<em>决策树</em>(DecisionTree)是一类常见的机器学习方法。<em>决策树</em>(DT)在<em>人工智能</em>中所处的位置:<em>人工智能</em>->机器学习->监督学习-><em>决策树</em>。在机器学习中,<em>决策树</em>(DT)是一个预测(决策)模型,它所代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。<em>决策树</em>算...
采用决策树算法实现二分类
采用<em>决策树</em>算法实现二分类 数据介绍 数据预处理 训练与测试 <em>问题</em>记录 数据介绍 T餐饮企业作为大型连锁企业,作为高层而言,了解周末和非周末销量是否有大的区别,以及天气、促销活动这些因素是否能影响门店的销量等信息至关重要,需要构建模型分析天气、是否周末、是否有促销活动对天气的影响。 —— 《Python数据分析与挖掘实战》 本次使用的数据为《Python数据分析与挖掘实...
python3 使用决策树进行分类
我们使用ID3算法,通过计算构建出<em>决策树</em>,接下来,让我们看看如何进行代实现。           第一步:创建函数majorityCnt统计classList中出现此处最多的元素(类标签),创建函数createTree用来递归构建<em>决策树</em>。编写代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from math import log import operator """ 函数说明
全球最值得关注的 100人工智能公司
全球最值得关注的 <em>100</em> 家<em>人工智能</em>公司,全球最值得关注的 <em>100</em> 家<em>人工智能</em>公司
Python 决策树预测 分类算法
准备工作: 安装pandaspip3 install pandas数据加载和清洗import os import numpy as np import pandas as pd home_folder = os.path.expanduser("~")#os.path.expanduser(path) 把path中包含的"~"和"~user"转换成用户目录 data_folder = os.pat
简述随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的区别
<em>决策树</em>        <em>决策树</em>是机器学习中常用到的一种分类与回归方法,由节点和有向边组成,目的是通过每次分类将整个特征空间进行划分,这样就可以得到不同的分类样本。        <em>决策树</em>算法中涉及到了特征的选择,<em>决策树</em>的生成和剪枝。不同的<em>决策树</em>学习算法生成过程是相同的。<em>决策树</em>的剪枝就是为了防止过拟合。        例如ID3算法是在各个节点上选择信息增益最大的特征进行分裂并构建<em>决策树</em>,当然这样的问...
基于决策树模型对 IRIS 数据集分类
基于<em>决策树</em>模型对 IRIS 数据集分类 文章目录基于<em>决策树</em>模型对 IRIS 数据集分类1 <em>python</em> 实现加载数据集可视化数据集分类和预测计算准确率2 基于MATLAB 实现 1 <em>python</em> 实现 加载数据集 IRIS 数据集在 sklearn 模块中已经提供。 # -*- coding: utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt impo...
《Python数据分析与挖掘实战》第六章学习—CART决策树+神经网络(窃漏电用户识别)
本文是对《Python数据分析与挖掘实战》实战篇第一部分——电力窃漏电用户自动识别中上机实验的一个记录。 实验分为两个部分: 利用拉格朗日插值法进行缺失值的补充 构建分类模型对窃漏电用户进行识别 第一部分:利用拉格朗日插值法进行缺失值的补充 **(1)拉格朗日插值法公式理解** 本书中,缺失值处理所用的方法是拉格朗日插值法。因此,在应用之前,本人先去查阅了拉格朗日插值法的相关资料,对
猴子和香蕉问题
有一只猴子发现了一片香蕉园,它一共摘了300根香蕉,要走<em>100</em>0米才能到家,如果它每次最多只能背<em>100</em>根香蕉,并且它每走10米就要吃掉一根,那么,它最多可以把多少根香蕉带回家? 解答:如果香蕉数大于200,则这堆香蕉移动1米,猴子要吃掉0.5根。如果香蕉树大于<em>100</em>,则这堆香蕉移
人工智能初学- 1.1 决策树
<em>决策树</em>理论思想 <em>决策树</em>是以实例为基础的归纳学习算法         它从一组无次序,无规则的元组中推理出<em>决策树</em>表示形式的分类规则。他采用自顶向下的递归方式,在<em>决策树</em>的内部结点进行属性值的比较,并根据不同属性值向下分支。叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则。整个<em>决策树</em>就对应着一组析取表达式规则。         <em>决策树</em>能帮助人或机器做出决策。实际应用中包括,推荐系统...
鸢尾花决策树/随机森林实例——sklearn
本次实践主要通过 DecisionTreeClassifier  熵/gini系数<em>决策树</em>模型、以及RandomForestClassifier随机森林模型进行分类;训练集:测试集=8:2#!/usr/bin/evn <em>python</em> # -*-coding:utf8 -*- ''' 鸢尾花经典数据处理: # 数据获取: # http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-...
推荐系统-用户标签预测算法基础实践-决策树2
推荐系统-用户标签预测算法基础实践 1.泰坦尼克号获救人员识别实战 加强iris的代码实战(掌握) 代码版本一 : 未经过pca降温的X #1.进行数据的读入---导入数据 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() #2.对数据进行简单的统计分析和图形化的展示 print(iris.keys())#['data', 'tar...
漫画 | 算法难题:海盗如何分金币?
本文经授权转载自「程序员小灰」————— 第二天 —————海盗分金币<em>问题</em>:有5个海盗,获得了<em>100</em>枚金币,于是他们要商量一个方法来分配金币。商议方式如下:1. 由5...
CART决策树的Python实现
完整的代码请见:https://github.com/WiseDoge/ML-by-Pythonfrom collections import defaultdict import numpy as np class TreeNode(object): """<em>决策树</em>节点""" def __init__(self, **kwargs): ''' attr_
经典分类算法——决策树
<em>决策树</em>是一种自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树,到叶子节点处的熵值为零,此时每个叶节点中的实例都属于一类。       <em>决策树</em>学习算法优点是,它可以自学习。在学习过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对实例进行较好的标注,就能够进行学习。<em>决策树</em>属于有监督学习。从一类无序、无规则的事物中推理<em>决策树</em>表示的分类规则。       <em>决策树</em>的建立
处理不平衡数据的八大策略
在处理分类<em>问题</em>过程中,数据的不平衡分布,往往对分类结果产生比较大的影响。以下是针对二项分类的数据不平衡<em>问题</em>进行分析。 1) 可以扩大数据样本?       扩大数据样本是一个容易被忽视的选择。在集合中,一个更大的数据集,就有有可能挖掘出不同的或许更平衡的方面。之后当寻找重复采集的数据样本时,一些小样本类数据的例子可能是有帮助的。 2)绩效标准的选择       混淆矩阵:将要预测的数据分到
Python实例决策树
根据某种海洋动物在不浮出水面的情况下是否可以生存、是否有脚蹼两种特征将其分为鱼类和非鱼类。 no surface flipper ffish 1 1 yes 1 1 yes 1 0 no 0 1 no 0 0 no 输入原始数据集 计算原始数据集的Shannon熵 输出数据集的熵 def creat...
Python数据挖掘学习笔记-决策树分类
1、<em>决策树</em>算法原理&主要流程框架<em>决策树</em>方法在分类、决策、规则提取等领域有着广泛的应用。<em>决策树</em>是一种树状结构,其中包含三种节点: 根节点:没有入边,但有零条或多条出边。 内部节点:恰有一条入边和两条或多条出边。 叶节点:恰有一条入边,但没有出边。 也就是说每一个叶节点对应着一个分类,非叶节点对应着某个属性上的划分。构造<em>决策树</em>的核心<em>问题</em>是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。 常用的<em>决策树</em>算法有ID
python机器学习实战2:实现决策树
1.<em>决策树</em>的相关知识在之前的接触中<em>决策树</em>直观印象应该就是if-else的循环,if会怎么样,else之后再继续if-else直至最终的结果。在上节讲的kNN它其实已经可以完成很多任务,但是它最大的缺点就是无法给数据集的内在含义,<em>决策树</em>的主要优势在于数据形式非常容易理解。我们来对<em>决策树</em>进行一个总的概括,然后对程序进行解释。优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征
决策树(一):分类树原理和python实现
<em>决策树</em>原理 <em>决策树</em>(decision tree)是机器学习中常用的一种分类和回归方法。<em>决策树</em>学习通常包含三个步骤:特征选择、<em>决策树</em>生成、<em>决策树</em>修剪。在本文中主要讨论分类<em>决策树</em>。 分类<em>决策树</em>的模型是一个树形结构,由结点(node)和有向边(directed edge)组成,其中结点又分为:内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征(图中的黑色圆),而叶结点表示一个类(黑色方框)。 其中根结点包...
决策树的过拟合问题
<em>决策树</em>的过拟合<em>问题</em> <em>决策树</em>是一种分类器,通过ID3,C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个<em>决策树</em>。但是,算法生成的<em>决策树</em>非常详细并且庞大,每个属性都被详细地加以考虑,<em>决策树</em>的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个<em>决策树</em>来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。训练样本中的错误数据也会被<em>决策树</em>学习,成为
机器学习每日一练之决策树python原理及其基于sklearn代码实现
1、<em>决策树</em>算法<em>决策树</em>用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或(XOR)逻辑,<em>决策树</em>并不擅长解决此类<em>问题</em>。<em>决策树</em>的构建不是唯一的,遗憾的是最优<em>决策树</em>的构建属于NP<em>问题</em>。因此如何构建一棵好的<em>决策树</em>是研究的重点。J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入<em>决策树</em>的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法。后续的C4...
用简单的数学公式理解决策树算法(python
大家好,这是本居居第一次写博客。 希望以巩固自己的算法知识,以及用一种较为容易理解的方法阐述算法,让广大读者学习借鉴为目的,坚持写下去。 一、<em>决策树</em>算法定义: 百度的官方解释是这样的,<em>决策树</em>是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成<em>决策树</em>来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。 看不懂?难以理解?很迷惑?我也一样,我觉...
决策树的Python实现demo(一天一个小demo!)
#!/usr/bin/env <em>python</em> # -*- coding: utf-8 -*- # @createTime : 18-5-22 下午4:44 # @author : nn import numpy as np import math data=[[0,1,0],[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]] print(type(data)) data = np.array...
python3实现决策树(机器学习实战)
from math import log def calcShannonEnt(dataSet):#计算给定数据集的香农熵 numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} for featVec in dataSet: currentLabel = featVec[-1] if currentLabel...
用各种机器学习方法(knn,随机森林,决策树等)预测糖尿病:含数据集
源码+原封数据集;本资源包括用各种机器学习方法(knn,<em>决策树</em>DecisionTree,随机森林,逻辑回归,支持向量机svm等)来对糖尿病进行预测的源码,包括数据集和导出的ipynb和py文件,对于新手学习和巩固机器学习算法有极大帮助。
详解决策树python实现决策树
<em>决策树</em>模型 定义 决策过程 <em>决策树</em>学习 特征选择 信息增益 计算方法 ID3算法 <em>python</em>实现 验证 <em>决策树</em>模型 定义 分类<em>决策树</em>模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。<em>决策树</em>由节点(Node)和有向边(directed edge)组成。节点有两种类型:内部节点(internal node)和叶节点(left node)。内部节点表示一个特征或一个属性,叶节
决策树----决定是否约会
1,训练数据集
python实现机器学习之决策树
这几天在看<em>决策树</em>算法,发现这算法在实际的应用中使用挺多的。所以想总结一下: 这里给出一些我觉得比较好的博客链接: http://blog.jobbole.com/86443/ 通俗易懂,同时也讲了一些<em>决策树</em>算法:如ID3、C4.5之类的。以及建立完完整的<em>决策树</em>之后,为了防止过拟合而进行的剪枝的操作。 <em>决策树</em>算法介绍及应用:http://blog.jobbole.com/89072/ 这篇博文
决策树-基于opencv和python的学习笔记(十七)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 <em>决策树</em>是一个简单但有效的监督学习算法。 一、构建第一个<em>决策树</em> import matplotlib.pyplot as plt # plt.style.use('ggplot') from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import numpy as np import skle...
python 实战决策树之txt数据导入
首先将txt数据导入两种方法 第一将txt 转化为csv注意 输出路径 不能更改 这能在根目录下否则会<em>报错</em>然后再通过np读取到第二种  直接txt读取 但是 形式不一样 第二种属于元组 np.loadtxt同样也能读取csv文件但是直接读取会发生错误 嗯哼 错误提示说类型转化出错 不过从上述错误可以看出 其类型是默认float的  查一下 loadtxt函数loadtxt(fname, dtype...
《统计学习方法》 决策树 CART生成算法 回归树 Python实现
先说明一下在看《统计学习方法》Cart回归树的时候懵懵的,也没又例子。然后发现《机器学习实战》P162有讲到这个,仔细看了一下。 所以这下面是《机器学习实战》的代码,但书上没有什么原理,如果不太懂原理的话,会有点难以理解。而它的实现就是《统计学习方法》P69的算法5.5(最小二乘回归树的生成算法)。 引用《统计学习方法》P69的算法5.5 输入:训练数据集 D; 输出:回...
Class Confidence Proportion---不平衡数据集的决策树算法
Class Confidence Proportion不平衡数据集的<em>决策树</em>算法CCP算法是一种基于C4.5算法改进、用于处理不平衡数据集的<em>决策树</em>划分算法。 其基本思想是提出一种新的置信度公式,从而使关注点集中于实例预测正确的比例,从而避免不平衡数据对属性划分的影响
人工智能三个基础问题的思考——学习笔记(一)
1,机器学习是用怎样的思路解决<em>问题</em>的?我们在机器学习中面临的任务最典型的是:有很多数据,怎样从现有数据建立一个模型,通过这个模型来预测未知的数据。这相模型就是一个从自变量到目标变量的一个映射:可以表示成y=f(x),只要我建立起了这样的模型,那有了自变量x,就可以通过模型求出y。答:机器学习学习的过程就是建立模型并求解f的过程。常用的模型,有<em>决策树</em>、线性回归、逻辑回归、SVM等等,这么多模型哪一种...
决策树分类及可视化
#对癌症数据集使用<em>决策树</em>分类from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiercancer =load_breast_cancer()X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(cancer.data,cancer.target,stratify=cancer.target,random_state=...
【机器学习】使用python构建决策树
在看了<em>决策树</em>相关内容和麦子学院讲解的利用Python构建<em>决策树</em>的视频教程后,跟着视频做了构建<em>决策树</em>的过程 本次构建<em>决策树</em>的使用的算法是ID3算法,主要思想是利用不同特征值的信息熵来作为最优划分属性,<em>决策树</em>具体内容将在其余文章内给出。 1.环境搭建: 本次使用的环境是Mac OS + PyCharm + anaconda2.7 + GraphViz 需要用到的库主要是sklearn,此外,在
python sklearn】决策树运用
数据形式(tree.csv):age look income orderly target older ugly low yes no young ugly high no no young handsome low no no young handsome high yes yes young handsome m
如何用tableau画桑基图(决策树
1.效果图   2.数据准备 2.1 基础数据表 文件1:包含数据层级关系 level level1 level2 level3 2 1 1   3 1 2 a 2 1 2   3 1 3 a 3 1 3 b 3 1 3 c 2 ...
spring3.1.2下载
spring3.1.2开发包,包含了帮助文档和源码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/chenyubao_2012/4423424?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenyubao_2012/4423424?utm_source=bbsseo[/url]
清 除 系 統 垃 圾下载
清除系統垃圾 清除系統垃圾 清除系統垃圾 清除系統垃圾 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/likaichuang/2125996?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/likaichuang/2125996?utm_source=bbsseo[/url]
一个有关于网络实验cisco下载
一个实验,有关cisco的配置。 可以帮大家熟悉一下。有需要的下下看看吧 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaoqtfjqtfj/2420076?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaoqtfjqtfj/2420076?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 人工智能 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 决策树入门教程python 机器学习决策树python
我们是很有底线的