简单的代码流程 以下是一个使用Python和scikit-learn库实现决策树分类的简单代码流程：from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.tree import...
信息增益对应的决策树的算法是ID3这个算法,信息增益比对应的就是c4.5这个算法,基尼指数是CART算法,就是用这样的一个算法去构造一颗决策树。 第三部分,决策树的剪枝。因为一棵树,如果说只针对这一个训练集,来生成一棵树,那可能是这棵树只适合这个训练集,那么这时可能会出现过拟合的状态,因为他只适合这个训练集,...
决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类;反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多。 (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,...
其中,X表示特征矩阵,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征;y表示标签向量,表示每个样本的类别。 调用函数:调用id3函数构建决策树,传入特征矩阵和标签向量:tree = id3(X, y, T)。其中,T表示特征集合,可以是一个包含所有特征的列表或数组。 预测:使用构建好的决策树进行预测。对于一个新的样本,按照决策树的规...
较小的最小样本分裂数值会使决策树更倾向于分裂节点，可能导致树的结构过于复杂并引发过拟合。而较大的数值则限制了节点的分裂，使树的结构更加简洁，但可能无法充分适应数据的局部特征，从而造成欠拟合。接下来，我们将通过代码示例来演示如何使用scikit-learn库中的相关函数来实现决策树回归算法，并使用糖尿病数据集...
机器学习实战 决策树 代码详解 from math import log def calcShannonEnt(dataSet): # 对信息熵的计算 numEntries = len(dataSet) labelCounts={} for featVec in dataSet: currentLabel=featVec[-1] if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel]=0...
决策树算法背景介绍 最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出的CLS。后来的决策树算法基本都是基于Hunt算法框架的改进。 当前最有影响力的决策树算法是Quinlan于1986年提出的ID3和1993年提出的C4.5(现在已经进化到C5.0),以及BFOS(Breiman、Friedman、Olshen、Stone)四位学者于1984年提出的CART算法。
回归分析算法聪明地通过成本复杂度剪辑修剪枝条决策树分类器详解:可视化指南及代码示例——我们熟悉的倒立树的新视角towardsdatascience.com 决策树不仅限于对数据进行分类——它们同样擅长预测数值!分类树常常更受关注,但回归树(或称为决策树回归器)在连续变量预测领域中是非常强大的工具。
简介:《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树(附可视化和代码) CART算法中选取最优分裂属性的策略 需要说明的是CART是个二叉树,也就是当使用某个特征划分样本集合时只会有两个子集合:1. 等于给定的特征值的样本集合D1 ;2. 不等于给定的特征值的样本集合D2。CART二叉树实际上是对拥有多个取值的特征的二值处...