from sklearn import datasets#机器学习数据集库from sklearn.model_selection import train_test_split#数据集划分from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier#可以按照ginf系数或者信息增益entropy的决策树算法from sklearn.model_selection import GridSearchCV#网格搜索和交叉验证from sklearn.tree import export_gra...
决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点。 J. Ross Quinlan在1975提出将信...
决策树(Decision Tree)是一种常见的机器学习方法,它基于人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制,即树结构来进行决策。 其中:一棵决策树包含一个根结点、若干内部节点和若干叶结点;根结点包含样本全集;每一个内部结点对应于一个属性测试;叶结点则对应于决策结果;从根节点到叶结点的路径对应了一个判定测试序列。
从上图可以看出,分类为0的F1分值为0.84;分类为1的F1分值为0.87。 GBDT分类模型: 从上图可以看出,分类为0的F1分值为0.86;分类为1的F1分值为0.87。 7.3 混淆矩阵 决策树分类模型: 从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有727个样本;实际为1预测不为1的 有578个样本。 随机森林分类模型: 从上图可以看出,实际...
本文使用sklearn的sklearn.tree.export_graphviz类函数实现分类决策树的可视化。需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件,具体配置方法可以自行百度,我前面写了一篇文章可供参考Python人工智能:Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介。 本文的分类决策树可视化代码如下所示: ...
Python利用决策树方法实现分类任务代码及相关文件 一、介绍 决策树(Decision Tree)是有监督学习中的一种算法,并且是一种基本的分类与回归的方法。有分类树和回归树两种。 决策树的算法本质是树形结构,我们可以把决策树看成是一个if-then规则的集合。将决策树转换成if-then规则的过程是这样的:...
本项目的核心目标是评估和对比多种机器学习分类算法在解决“Make Moons”数据集上的表现。 本项目通过决策树分类模型、支持向量机分类模型、随机森林分类模型和XGBoost分类模型实现月亮数据标签预测。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: ...
一、决策树的原理 决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 。 二、决策树的现实案例 相亲 相亲决策树 女儿:多大年纪了? 母亲:26。 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的。
1决策树模型数据分类 建立决策数据分类模型时,使用预处理好的泰坦尼克数据集,预处理好的数据使用下面的方式进行数据切分: import seaborn as sns sns.set(font= "Kaiti",style="ticks",font_scale=1.4) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
分类算法之决策树(应用篇) 起步 在理论篇我们介绍了决策树的构建和一些关于熵的计算方法,这篇文章将根据一个例子,用代码上来实现决策树。 实验环境 操作系统: win10 64 编程语言: Python3.6 用到的第三方模块有: numpy (1.12.1+mkl) scikit-learn (0.19.1)...