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,...
if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel]=0 labelCounts[currentLabel]+=1 shannonEnt=0.0 for key in labelCounts: prob=float(labelCounts[key])/numEntries shannonEnt-=prob*log(prob,2) return shannonEnt def createDataSet(): dataSet=[[1,1,'yes'], [1,1,'yes'],...
第2步骤:创建一条含有噪声的正弦曲线 第3步骤:实例化&训练决策树模型 第4步骤:用训练好的决策树进行预测 第5步骤:绘制图像 结果分析: 前言: 决策树不仅仅可以用于分类,还可以用于回归,本文就是通过代码展示决策树的回归效果。 第1步...
1)树以代表训练样本的单个结点开始。 2)如果样本都在同一个类.则该结点成为树叶,并用该类标记。 3)否则,算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点. 4)根据当前决策结点属性取值的不同,将训练样本数据集tlI分为若干子集,每个取值形成一个分枝,有几个取值形成几个分枝。匀针对上一步得到的一个子集,重复...
347 8 7:41 决策树 基本原理 part01属性划分 2.4万 30 45:23 38、随机森林算法实战案例:乳腺癌数据分析 4632 110 29:40:53 整整195集!华理博士终于把《西瓜书》中全套【机器学习算法】代码实现+项目实战给讲清楚了!草履虫都学得会!(决策树算法/神经网络/SVM) 1444 1 11:32:23 机器学习入门视频(二...
6. KNN代码 17:43 7. 决策树原理 12:54 8. 决策树代码讲解 07:25 9. k-means原理讲解 08:41 10. k-means代码讲解 10:37 11. svm原理讲解 13:33 12. svm 代码讲解 10:58 13. 集成学习原理 07:14 14. 集成算法-随机森林代码讲解 10:12 15. PCA原理快速入门 05:21 16. PCA算...
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。
1.决策树 1.1基本流程 决策树(decsioin tree)是一种常见的机器学习方法,例如西瓜书中的二分类任务,判断瓜的好坏。决策树如下: 可以看到此使判断西瓜是否好坏,则通过色泽,根蒂,敲声等一些列属性来得出结果。 一般的,一颗决策树包括一个根节点,若干个内部接待你和若干个叶结点;叶节点对应于决策结果,其他结点则...