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【机器学习】【决策树】ID3算法,详解+Python代码实现下载
weixin_39821260
2020-06-19 03:00:18
除了绘制树部分代码有借鉴,其他代码都是自己亲手完成,历时2天时间,过程稍微痛苦,当看到运行结果出现在面前时,一切都是高兴的,感觉过程也变得美妙了~
由于更喜欢C++编程,所以使用python类来完成~~~~,个人感觉面向对象更容易和更适合实现生成决策树的软件系统
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/u012421852/10329500?utm_source=bbsseo
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【机器学习】【决策树】ID3算法,详解+Python代码实现下载
除了绘制树部分代码有借鉴,其他代码都是自己亲手完成,历时2天时间,过程稍微痛苦,当看到运行结果出现在面前时,一切都是高兴的,感觉过程也变得美妙了~ 由于更喜欢C++编程,所以使用python类来完成~~~~,个人感觉面向对象更容易和更适合实现生成决策树的软件系统 相关下载链接://download.csdn.net/download/u012421852/10329500?utm_source=bbsseo
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【
机器学习
】Decision Tree
决策树
算法
详解
+
Python
代码
实战
节点在分割之前必须具有的最小样本数:叶子节点必须具有的最小样本数:叶子节点的最大数量:在每个节点处评估用于拆分的最大特征数(除非特征非常多,否则不建议限制最大特征数)max_depth:树最大的深度。
决策树
算法
原理
详解
+
python
代码
实现
决策树
算法
的一般步骤,原理介绍,从零函数
实现
以及scikit-learn调库
实现
,包括matplotlib可视化和grahviz可视化结果展示。
【
机器学习
】【
决策树
】C4.5
算法
,
详解
+
python
代码
实现
ID3
算法
只有树的生成,所以该
算法
生成的树容易产生过拟合,C4.5在生成的过程,用信息增益比来选择特征。
ID3
算法
以信息增益作为划分训练数据集的特征,存在缺点:偏向于选择特征值较多的特征。C4.5
算法
使用信息增益比(information gain ratio),可以对
ID3
算法
这一缺点进行校正注意:先计算数据集所有特征的信息增益比的平均值,然后找到信息增益比大于平均值的特征,然后从这些特征中找最...
决策树
算法
详解
及
Python
实现
决策树
是一种监督学习
算法
,可以用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则(树的分支)将数据集划分成多个区域(树的叶子),从而对数据进行预测。树的根节点表示数据的初始状态,叶节点表示分类结果。
决策树
的优势在于其简单易懂、可解释性强,但也存在容易过拟合的问题。
决策树
是一种高效且易于理解的模型,但它也有一定的局限性。了解其构建过程和适当的预处理与调参技巧,可以在多种实际任务中应用。通过本文的介绍和
代码
示例,相信大家对
决策树
有了更深入的理解。希望你能在今后的数据分析和
机器学习
项目中灵活使用
决策树
。
ID3
决策树
算法
及其
Python
实现
目录一、
决策树
算法
基础理论
决策树
的学习过程
ID3
算法
二、
实现
针对西瓜数据集的
ID3
算法
实现
代码
参考文章 一、
决策树
算法
决策树
是一种基于树结构来进行决策的分类
算法
,我们希望从给定的训练数据集学得一个模型(即
决策树
),用该模型对新样本分类。
决策树
可以非常直观展现分类的过程和结果,一旦模型构建成功,对新样本的分类效率也相当高。 最经典的
决策树
算法
有
ID3
、C4.5、CART,其中
ID3
算法
是最早被提出的,它可以处理离散属性样本的分类,C4.5和CART
算法
则可以处理更加复杂的分类问题,本文重点介绍
ID3
算法
。
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