决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 例如,我们要对”是否要出去玩?“这样的问题进行决策的时候,通常会进行一系列的判断...
恒沙数'DataZen:极简机器学习系列:决策树(附代码) 1.算法理解 1.1 决策树是什么? 决策树是一种常用的有监督学习的方法,通过递归地将数据集划分为若干个子集来进行分类或回归。决策树的每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,分支代表不同的属性值,每个叶节点代表一个类别(对于分类树)或一个具体数值(对于回归...
决策树是一种树形结构,其元素的对应关系如下: |树形结构 | 决策树中的对应元素 | |--|--| | 根节点 | 初始决策节点 | | 节点 | 用于测试属性的内部决策节点 | | 边 | 需要遵循的规则 | | 叶子节点 | 表示结果分类的终端节点 | 机器学习算法的输入由一组实例(例如行、示例或观察)组成。每个实例都由...
X_sub, y_sub=X[idx], y[idx]#创建子树node.children[v] =self._create_tree(X_sub, y_sub, features_list.copy())returnnodedef_predict_one(self, x_test):#搜索决策树, 对单个样本进行预测.#爬树一直爬到某叶节点为止, 返回叶节点的值.node =self.tree_whilenode.children: child=node.children....
决策树缺点:可能会产生过度匹配问题。 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类;反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多。
1、tree01_base.py (决策树原理-准备阶段) ''' 海洋生物分类 已有数据:不浮出水面是否可以生存、是否有脚蹼、属于鱼类 ''' from math import log # 计算香农熵,熵越高,代表混合的数据越多 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) ...
以sklearn.datasets中内置数据fetch_california_housing为数据集建造一个决策树模型。 建造决策树用sklearn实现起来比较简单,基本分为以下步骤: 一、数据划分 二、构造 三、训练 四、可视化展示 完整代码如下: import matplotlib.pyplotas plt import pandasas pd ...
机器学习—决策树原理(python代码实现) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 首先,决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,在这里主要讨论用于分类的决策树。决策树的学习通常包含三个步骤:特征选择,决策树的生成,决策树的剪枝。 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,...
# 分类算法# inputTree 训练好的决策树# featLabels 特征项数组# testVec 测试向量defclassify(inputTree,featLabels,testVec):# 获取树根节点名称firstStr=list(inputTree.keys())[0]# 获取第二级子节点secondDict=inputTree[firstStr]# 获取特征项下标featIndex=featLabels.index(firstStr)# 获取当前树第一级...
本篇讨论决策树的原理和决策树构建的准备工作,机器学习决策树的原理,以及如何选择最优特征作为分类特征,决策树构建,决策树可视化,使用决策树进行分类预测,决策树的存储和读取以及sklearn实战之预测隐形眼睛类型。 本文出现的所有代码,均可在github上下载,欢迎Follow、Star:Github地址:https://github.com/yaoguangju/mach...