也是因为必须多次数据集扫描,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集。 CART算法的全称是Classification And Regression Tree,采用的是Gini指数(选Gini指数最小的特征s)作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息,但其生成的决策树分支较大,规模较大。
一、基于原生Python实现决策树(Decision Tree) 决策树是一种基本的分类和回归方法,可以用于二元和多元分类以及连续和离散的数值预测。决策树的构建过程就是递归地选择最优的特征并根据该特征对数据进行分裂的过程,直到满足某种条件为止,然后构建出一颗决策树。在进行分类预测时,对输入数据从根节点开始沿着特定的路径向下...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier# 训练决策树模型(控制决策树的深度, 这里控制最大深度是2)dtree=DecisionTreeClassifier(max_depth=2)dtree.fit(df,y)"""DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=2,max_features=None, max_le...
##根据不同的value 继续建立子分支 myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitData(dataSet,bestFeat,value),subLabels) return myTree data,labels = createWatermelonData() ret=createTree(data,labels) print(json.dumps(ret,sort_keys=True, indent=2,ensure_ascii=False)) 1. 2. 3. 4. 5. ...
Python机器学习算法 — 决策树(Decision Tree) 决策树 -- 简介 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。 决策树是一种有监管学习的分类方法。决策树的生成算法有 ID3 、...
Python实现决策树(Decision Tree)分类 https://machinelearningmastery.com/implement-decision-tree-algorithm-scratch-python/中给出了CART(Classification and Regression Trees,分类回归树算法,简称CART)算法的Python实现,采用的数据集为Banknote Dataset,这里在原作者的基础上,进行了略微改动,使其可以直接执行,code如下:...
return myTree 打印出来的决策树:{'throat': {0: {'mustache': {0: 'women', 1: 'man'}}, 1: 'man'}} 以下就是怎样是用建立好的决策树。我们建立函数 inputTree:是输入的决策树对象 featLabels:是我们要预測的特征值得label,如:['throat','mustache'] ...
机器学习经典算法详解及Python实现–决策树(Decision Tree) _ 数盟
shop_decision_basedOn_decisionTreeFr**ed 上传658.13 KB 文件格式 zip 这个实验基于薛微出版的《R语言数据挖掘方法及应用》教材中提供的购物决策数据集。通过使用Python中的SKlearn库进行数据预处理和决策树模型训练,旨在学习和总结决策树模型的训练与调优过程。在模型理解阶段,通过训练好的决策树模型,输入新的数据(...
Code Issues Pull requests This project used machine learning concept to predict disease on their symptoms machine-learning machine-learning-algorithms cross-validation pandas python-2 decisiontreeclassifier multinomialnb Updated Jul 2, 2018 Jupyter Notebook karlvmsousa / Machine-Learning-Recipes Star ...