【机器学习(十八)】零代码开发之决策树(Decision Tree,DT)算法-Sentosa_DSML社区版 一、算法概念 首先,我们需要了解,什么是决策树? 开发一个简单的算法来对三个元素A、B和C进行排序,需要把这个问题拆解成更小的子问题。首先,考虑A是否小于B。接下来,如果B小于C,那么事情会变得有趣:如果A<B且B<C,那么显然A<...
1、决策树(decision tree)算法 决策树(decision tree)算法是根据给定的训练数据集构建一个决策树模型,使它能够对实例进行正确地分类,本质是从训练集中归纳出一组分类规则。决策树生成方法包括ID3、C4.5及CART等。 优点: 易于理解和解释,决策树可以可视化。 几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化,创建虚拟...
树模型包括决策树(Decision Tree, DT)、随机森林(Random Forest,RF)、提升回归树(Boosting Regression Tree,BRT) DT是基础模型; RF基于许多决策树,最终预测是从许多树平均得出的; BRT的起点也是决策树,每棵树不是相互独立的,而设置为前一棵树的残差(预测误差),通过对建模不良特征给予更多权重,逐步减少模型与观察...
1、Python代码 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 实例化决策树分类器,并指定一些参数 clf = DecisionTreeClassifier( criterion='entropy', # 'entropy' 表示使用信息增益来衡量分裂质量,选择信息增益最大的特征进行分裂 max_depth=5, # 限制决策树的最大深度为5,以防止过拟合(树不允许深度超过5...
tree import DecisionTreeRegressor # 实例化决策树回归模型 regressor = DecisionTreeRegressor( criterion='mse', # 损失函数使用均方误差(MSE) max_depth=5, # 限制回归树的最大深度为 5,以防止过拟合 min_samples_split=10, # 内部节点分裂所需的最小样本数 random_state=42 # 固定随机种子,保证每次运行...
决策树(Decision Tree, DT):决策树是一种基本的分类与回归方法。由于模型呈树形结构,可以看做是if-then规则的集合,具有一定的可读性,可视化效果好。 决策树的建立包括3个步骤:特征选择、决策树生成和决策树的修剪。 模型的建立实际上就是通过某种方式,递归地选择最优的特征,并通过数据的划分,将无序的数据变得有...
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 分类问题中,基于特征对实例进行分类的过程。 优点:模型具有可读性,分类速度快。 学习:利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。 预测:对新的数据,利用决策树模型进行分类。 决策树学习通常包括3个步骤:特征选择、决策树生成、决策树修剪。 Quinlan...
决策树(Decision Tree,简称DT)利用概率论的原理,并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题,用方分枝代表可供选择的方,用概率分枝代表方可能出现的各种结果,经过对各种方在各种结果条件下损益值的计算比较,为决策者提供决策依据。 查看全文>> 目录 决策树分析方法适用于 决策树法和价值分析...
决策树(DT)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习。
上一篇,基于分类决策树的原理,用Python初步实现决策分类的函数,详情见决策树(Decision tree,DT)算法笔记(一)-Python。今天将基于scikit-learn来实现决策分类。 scikit-learn的决策树类型主要是来源于sklearn.tree,主要分为决策树分类DecisionTreeClassifier和决策树回归模型DecisionTreeRegressor。今天主要分析决策树分类模块...