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...
决策树(Decision Tree)是一种常用的机器学习算法,广泛应用于分类和回归问题。 决策树通过树状结构来表示决策过程,每个内部节点代表一个特征或属性的测试,每个分支代表测试的结果,每个叶节点代表一个类别或值。 决策树的基本概念 节点(Node):树中的每个点称为节点。根节点是树的起点,内部节点是决策点,叶节点是最终的...
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 、C4.5 和CART(Classification And Regression Tree)等,CART的分类效果一般优于其他决策树。 决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始,待测数据与决策树中的特征节点进行比较,并按照比较结果选择选择下一比较分支,直到叶子节点作为最终的决策结果。 决策树...
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。
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...
③Decision Tree Algorithm 根据上面的公式,基本算法: base algorithm 按照决策树执行流程,可以分成四个部分: 首先学习设定划分不同分支的标准和条件是什么;接着将整体数据集D根据分支个数C和条件,划为不同分支下的子集Dc;然后对每个分支下的Dc进行训练,得到相应的机器学习模型Gc;最后将所有分支下的Gc合并到一起,组...
python decisiontree 调参 Python中的决策树调参指南 决策树是一种重要的机器学习算法,广泛应用于分类和回归问题。它决定了数据的分裂方式,并以树的形式展示决策过程。然而,构建高效的决策树模型并不是一件简单的事,其中调参(调整参数)是至关重要的一步。本文将详细介绍如何在Python中使用sklearn库调节决策树的相关...
x_train,x_test,y_train,y_test =train_test_split(data_train,data_target,test_size=0.2,random_state=24)fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifiermodel=DecisionTreeClassifier() model.fit(x_train,y_train) model.score(x_test,y_test),model.score(x_train,y_train) ...
机器学习经典算法详解及Python实现–决策树(Decision Tree) _ 数盟
在Python环境中，利用scikit-learn库可以便捷地训练决策树模型。以下是一个基于Iris数据集训练决策树分类器的基本示例：from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 加载数据 iris = load_iris()X = iris.data y = iris.target # 创建并训练模型 clf = Decision...