决策树是一种常见的机器学习方法,其核心思想是相同(或相似)的输入产生相同(或相似)的输出,通过树状结构来进行决策,其目的是通过对样本不同属性的判断决策,将具有相同属性的样本划分到一个叶子节点下,从而实现分类或回归. 以下是几个生活中关于决策树的示例. 【示例1】 decision_tree3 男生看女生与女生看男生的决策...
在决策树算法中,如何选择最优划分属性是最关键的一步。一般而言,随着划分过程的不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即节点的“纯度(purity)”越来越高。 有几种度量样本集合纯度的指标。在MLlib中,信息熵和基尼指数用于决策树分类,方差用于决策树回归。 1.4.1 信息熵 ...
2. 建立分类模型的一般方法 2.1 训练集与检验集 2.2 分类算法 2.3 混淆矩阵(confusion matrix) 2.4 性能度量(performance metric) 3. 决策树 3.1 构造决策树 3.2 Hunt算法基本思路 3.3 构造决策树需要考虑的问题 3.4 选择最佳划分 3.5 不纯性度量 4.sklearn实现 4.1 建立模型 4.2 one-hot编码 4.3 训练模型 4....
2.1 什么是决策树 2.2 决策树构建过程(重点) 2.3 决策树特征属性类型(离散、连续) 2.4 决策树分割属性选择 2.5 决策树量化纯度 2.5.1 决策树的划分依据之一-信息增益(越大越好) 2.6 决策树算法的停止条件 2.7 决策树算法效果评估 2.8 决策树直观理解结果计算 2.9 决策树的优缺点以及改进 3 决策树生成算法 3.1...
决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图: 根据分割指标和分割方法,可分为:ID3、C4.5、CART算法。 1.ID3算法:以信息增益为准则来选择最优划分属性 ...
决策树(Decision 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。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法。
决策树(Decision tree)是基于已知各种情况(特征取值)的基础上,通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式,是常用的有监督的分类算法。决策树算法是机器学习中的一种经典算法,它通过一系列的规则对数据进行分类或回归分析。其核心思想是将数据集划分为更小的子集,从而形成一个树状结构,使得数据分析和预测变得...
决策树分类器在人工智能领域中有广泛的应用,常见的应用场景包括以下几种: 金融行业:决策树可以用于信用评估、欺诈检测、投资决策等应用场景。 医疗行业:决策树可以用于疾病诊断、药物疗效预测、医疗风险评估等应用场景。 电商行业:决策树可以用于商品推荐、销售预测、用户行为分析等应用场景。