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。
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...
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...
三、递归构建决策树 四、决策树的存储 五、决策树分类效果 一、概述 决策树:是有监督学习的一种算法,并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树,本章主要是分类树。 二、决策树的准备工作 决策树的构建分为三个过程:特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 1原理:由根节点到叶节点构成一...
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: ...
1、决策树算法 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。
一、python实现 我使用python的类实现多分叉决策树,包括决策树的训练和预测两部分。 1.1树的结构 使用python的字典(dict)作为树的结点,字典的嵌套形成树,格式如下 {'#':feature_name,'feature_value':{}}#树的结点#特征名字为0,取值为0的分支{'#':0,0:0,1: {'#':1,0:0,1:1}}#例子 ...
剪枝可以通过控制树的深度、每个节点的最大/最小样本数、要拆分的节点的最小不纯度增益和最大叶节点来实现Python允许用户使用基尼不纯度或熵作为信息增益准则来开发决策树可以使用网格搜索或随机搜索CV对决策树进行微调。CV代表交叉验证三种不同不纯度标准的比较 下面概述的代码片段提供了不同不纯度标准的直观比较,以及...
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 ...
分裂过程中的大量重复可能会导致形成拥有很多节点的分类树。通常会导致训练数据集过度拟合。幸运的是,实现大多数分类树支持预剪枝来控制树的最大深度,从而减少过度拟合。例如,Python的scikit-learn就支持预剪枝。换句话说,你可以设置最大深度以防止决策树过深。为直观了解最大深度,可以查看下图。 鸢尾花数据集适合的不...