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、决策树及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 家人工智能公司

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]

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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]

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