预剪枝(pre-pruning):在决策树生长过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能的提升,则停止划分并将当前结点标记为叶结点。 后剪枝(post-pruning):先从训练集生成一颗完整的决策树,然后自底向上地对非叶结点进行考察,若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能的提升,...
self.right_branch = right_branch ### 定义二叉决策树class BinaryDecisionTree(object): ### 决策树初始参数 def __init__(self, min_samples_split=2, min_gini_impurity=999, max_depth=float("inf"), loss=None): #根结点self.root = None # 节点最小分裂样本数 self.min_samples_split = min_...
一般地,一颗决策树包含一个根节点,若干个 内部节点;叶节点对应与决策结果,其他每个节点对应于一个属性测试;每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中;根节点包含样本全集。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树...
treeDepth = getTreeDepth(myTree) print("树的叶节点有", numLeaves, "个,深度为", treeDepth) # 绘制决策树 myTree = retrieveTree(0) createPlot(myTree) myTree['no surfacing'][3] = 'maybe' print(myTree) # {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}...
ID3, C4.5d都是两种从数据集中生成决策树的算法 ID3 算法步骤 计算每个特征的熵:对数据集中的每一个特征计算其相关的熵值,熵是衡量数据不确定性的一个度量。 分割数据集:使用不同的特征和切分点将数据集分割成多个子集。对每个子集计算信息增益ΔIG,即分割前后熵的差值。对于所有子节点的总熵,使用加权平均计算,...
一.决策树数据提取代码 决策树的结构主要由如下代码提取: 左节点编号: clf.tree_.children_left 右节点编号: clf.tree_.children_right 分割的变量: clf.tree_.feature 分割的阈值: clf.tree_.threshold 不纯度(gini): clf.tree_.impurity 样本个数: clf.tree_.n_node_samples ...
下面我们通过另一种方式展示决策树,通过graphviz,下载可以通过网上搜索,官网比较慢,建议直接下载网页上的快速下载就行,将bin文件加入环境变量,并且在命令行中输入dot -version查看是否设置成功,成功之后便可以通过下面的程序以上述已经测试好的树来进行可视化。首先写可视化代码: ...
一、决策树的python代码 #导入所需要的包 import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree ...
本文出现的所有代码,均可在github上下载,欢迎Follow、Star:Github地址:https://github.com/yaoguangju/machine_learning 二、决策树的基础 1、决策树是什么 决策树是什么?决策树(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决策树,长方形代表判断模块(decision bloc...