CART剪枝算法从“完全生长”的决策树的底端剪去一些子树,使决策树变小(模型变简单),从而能够对未知数据有更准确的预测。 CART剪枝算法由两步组成:首先从生成算法产生的决策树T0底端开始不断剪枝,直到T0的根节点,形成一个子树序列 ;然后通过交叉验证法在独立的验证数据集上对子树序列进行测试,从中选择最优子树。 C...
最后将实例分配到叶节点的类中。 k近邻算法可以完成多分类任务,缺点是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式容易理解 2、伪代码: 思路是:如果某个分支下的数据属于同一类型,则无需分割 返回类标签;如果数据子集的数据不属于同一类型,则需要重复划分数据子集,直到相同类型的数据在同一个数据子集内。
1、使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数...
CART剪枝算法从“完全生长”的决策树的底端剪去一些子树,使决策树变小(模型变简单),从而能够对未知数据有更准确的预测。 CART剪枝算法由两步组成:首先从生成算法产生的决策树T0底端开始不断剪枝,直到T0的根节点,形成一个子树序列 ;然后通过交叉验证法在独立的验证数据集上对子树序列进行测试,从中选择最优子树。 C...
Python之决策树:预测隐形眼镜类型 定义:决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 算法:此篇主要使用ID3算法:以信息增益度量属性选择,选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 总结:决策树分类器就像带有终止块的流程图,终止块表示分类结果。
一、前言 本节我们将使用决策树构建分类器,并将其应用到隐形眼镜类型预测的实际问题中,最后研究分类分类器的存储问题。 二、使用决策树执行分类 预测结果为: 现在我们已经根据决策...
决策树预测隐形眼镜类型 数据挖掘是通过分析大量数据来获取有用信息和模式的过程。决策树是一种常用的数据挖掘技术,它可以通过构建一个树形结构来预测或分类数据。在这篇文章中,我们将使用决策树算法来预测隐形眼镜的类型。 数据集介绍 我们使用的数据集是关于隐形眼镜的数据。该数据集包含了一些隐形眼镜的特征信息,例如...
使用决策树预测隐形眼镜类型的个人总结如下: 首先,决策树是一种常用的机器学习算法,它通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树形结构。每个内部节点表示一个特征上的测试,每个分支代表一个测试结果,而每个叶节点则代表一个类别。在预测隐形眼镜类型时,决策树可以根据患者的年龄、处方类型、是否散光以及泪液分泌率等...
简介: 使用决策树算法预测隐形眼镜类型 谷歌笔记本(可选) from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") output Mounted at /content/drive 编写算法:决策树 from math import log import operator def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} for featVec in ...
实例:决策树预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型 数据集地址: https://github.com/daacheng/pythonForMachineLearning/blob/master/dataset/lenses.txtgithub.com/daacheng/pythonForMachineLearning/blob/master/dataset/lenses.txt 一、特征及标签转换 原始csv数据: ...