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...
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。
之后递归构造决策树: def createTree(dataSet,labels):classList = [example[-1] for example in dataSet] #保存标签if classList.count(classList[0]) == len(classList): #如果类别完全相同则停止划分return classList[0] #返回出现次数最多的标签if len(dataSet[0]) == 1: #遍历完所有特征时返回出现...
##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. ...
决策树Decision Tree 及实现 本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树),分为以下几个步骤: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feature 递归构建决策树 样本分类 关于决策树的理论方面本文几乎不讲,详情请google keywords:“决策树 信息增益 熵”...
简介:Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码) 前言: 决策树是一种经典的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。它的基本思想是通过对数据集中的特征进行递归划分,构建一系列的决策规则,从而生成一个树状结构。在决策树中,每个内部节点表示对输入特征的一个测试,每个分支代表一个测试结果,而每...
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 treenode类的作用 python decision tree 决策树(Decision tree)是一种特殊的树结构,由一个决策图和可能的结果(例如成本和风险)组成,用来辅助决策。决策树仅有单一输出,通常该算法用于解决回归和分类问题。 机器学习中,决策树是一个预测模型,树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表某个可能的属性值,...
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...
预览图片所展示的格式为文档的源格式展示 机器学习经典算法详解及Python实现–决策树(DecisionTree)_数盟 预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销...