数据为一个简单的判别生物是否为鱼类的数据集,通过对下面数据进行分析,建立决策树。 第一步是数据处理 defDataset():data=[[1,1,'yes'],[1,1,'yes'],[1,0,'no'],[0,1,'no'],[0,0,'no']]#数据集labels=['no surfacing','flipper']returndata,labelsdefsplitdata(dataset,row,label):#按照特定...
2. 简单例子1:判断鸟类是否会飞 假设我们有一个数据集,包含了鸟类的多个特征,如体型、羽毛颜色和脚爪形状等。我们希望通过构建决策树来判断鸟类是否会飞。首先,我们选择体型作为第一个划分特征。如果鸟类的体型属于小型,则判断为不会飞;如果鸟类的体型属于大型,则继续划分下一个特征,如羽毛颜色。最终,我们可以得到一...
我不打算搞一段标准的定义放在这里,我个人理解是建立一个树来帮助决策,下面以一个图说明一下(注:图是盗别人的) 这就是一个决策树,从图中可以一目了然的了解决策树的概念,上面的图中只有一个属性来决定这个人是男还是女,一个属性往往决定的结果并不准确,比如小孩都没有胡子,但是并不能认为小孩都是女孩,这显...
下面将通过原理和简单例子来介绍决策树。 1. 决策树的原理 决策树的构建过程是一个递归的过程,它将样本集合按照特征的不同取值分割成不同的子集,然后对每个子集递归地构建决策树。构建决策树的过程是通过对特征的选择来确定每个节点的划分条件,使得信息增益或信息增益比最大。 2. 决策树的构建 假设有一个分类问题...
比如说,我们来个简单的案例。咱就想想周末要干啥:是出去撒欢呢,还是在家当“安静的美宅”。这时候决策树就闪亮登场啦!首先,看天气咋样咯,如果阳光灿烂,那没准就倾向于出去玩了;要是阴沉沉的,可能就会有点犹豫。 要是天气好,那就再想想兜里的银子够不够,要是囊中羞涩,那可能就得悠着点,找个不咋花钱的玩法,...
分析决策树是利用tree模块的export_graphviz函数来将树可视化,从而便于深入理解对应的算法是如何进行的(该函数会生成一个.dot格式文件,这是一种用于保存图像的文本文件格式)。示例代码如下: from sklearn.tree import export_graphviz export_graphviz(tree, out_file="tree.dot", class_names=["malignant", "benign...
决策树是一树状结构,它的每一个叶节点对应着一个分类,非叶节点对应着在某个属性上的划分,根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点,多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题,从已知类标记的训练...
决策树是一种常用的机器学习算法,可以帮助我们通过一系列判断条件来进行分类或预测。在本文中,我们将介绍一个简单的决策树例子,并使用Python代码实现。 问题描述 假设我们要根据一个人的特征来预测他们是否会喜欢打篮球。我们收集了一些数据,包括性别、年龄和身高等特征,以及他们是否喜欢打篮球的标签信息。我们的目标是...
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