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Python机器学习零基础理解决策树分析
Mr数据杨
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2023-01-13 03:29:59
课时名称
课时知识点
Python机器学习零基础理解决策树分析
决策树,顾名思义是一种使用树结构对数据进行分类的方法。属于有监督学习的一种。
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Python机器学习零基础理解决策树分析
课时名称课时知识点Python机器学习零基础理解决策树分析决策树,顾名思义是一种使用树结构对数据进行分类的方法。属于有监督学习的一种。
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机器学习
资料小合集,包括
机器学习
十大算法以及
python
机器学习
等资料指导,一些训练常用的代码和数据集
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机器学习
:
决策树
详解
文章目录一、
决策树
工作原理1.1 定义1.2
决策树
结构1.3 核心问题二、sklearn库中的
决策树
2.1 模块sklearn.tree2.2 sklearn建模基本流程三、分类树3.1构造函数 一、
决策树
工作原理 1.1 定义 决策时(Decislon Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则。并用树状图的结构来呈现这些规则,**以解决分类和回归问题。**
决策树
算法的本质是一种图结构, 我们只需要问一系列问题就可以对数据进行分类。 举例:动物类别分类 已知
Python
机器学习
日记8:
决策树
Python
机器学习
日记8:
决策树
一、书目与章节二、
决策树
1. 构造
决策树
一、书目与章节 拜读的是这本《
Python
机器学习
基础教程》,本文选自第2章“监督学习”第3节“监督学习算法中的
决策树
。 本书全部代码:https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_
python
二、
决策树
应用场景:分类和回归 本质:从一层层的if/else问题中进行学习,并得出结论 运行第五行代码的时候可能会报错,需要先安装库graphviz import mgle
Python
机器学习
算法库——
决策树
(scikit-learn学习 -
决策树
)
决策树
决策树
(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型,通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。 例如,在下面的例子中,
决策树
通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深,决策规则越复杂,模型也越合适。
决策树
的一些优势是: 便于说明和
理解
,树可以可视化表达; 需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据标准化,需要创建虚拟
【
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。
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