一、决策树(分类)算法 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答 yes 和 no 问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择 yes 还是 no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案。 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...
决策树算法的核心是对每个结点进行测试后,选择最佳的样本数属性,并对决策树进行减枝处理。 常用的节点属性选择方法(标准)有 信息增益、信息增益率、Gini指数、卡方检验。 常用的剪枝方法有先剪枝(Prepruning)和后剪枝(Posatpruning)两种。 方法名称介绍备注 先剪枝(Prepruning) 在决策树成长之前,先定义好树的层数,...
1、特征选择:特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准,如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准(信息增益id3、信息增益率c4.5、基尼cart),从而衍生出不同的决策树算法。 2、决策树生成: 根据选择的特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分则停止决策树停止生长。
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。 J. Ross Quinlan在1975提出将信...
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 ...
决策树的一个重要任务是为了理解数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,这些机器根据数据集创建规则的过程,就是机器学习的过程。 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。
本题考查决策树的分析程序。决策树分析程序如下:第一步,绘制树形图。绘制程序是自左至右分层展开。在进行决策条件分析的基础上,确定有哪些方案可供决策时选择,以及各种方案将会发生哪几种自然状态。第二步,计算期望值。期望值的计算要由右向左依次进行。首先将每种自然状态的收益值分别乘以各自概率枝上的概率,再乘...
一. sklearn决策树完整入参设置 二. 参数解释 (一) 训练参数 (二) 模型训练 (三) 模型训练后方法与属性 三.代码 一. sklearn决策树完整入参设置 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini", splitter="best", max_depth=None, min_samples_split=2, ...
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首先看决策树的相关理论,在我看过的一些资料中,李航老师的《统计机器学习》这部分写得最全面,因此下面的内容主要参考了这本书,但顺序我做了一些更改,改成了决策树理论建立的顺序,以便读者能够更容易看懂。