决策树是一种能帮助决策者进行序列决策分析的有效工具,其方法是将问题中有关策略、自然状态、概率及收益值等通过线条和图形用类似于树状的形式表示出来。 决策树模型就是由决策点、策略点(事件点)及结果构成的树形图,一般应用于序列决策中,通常以最大收益期望值或最低期望成本作为决策准则,通过图解方式求解在不同条...
使用默认参数,创建一颗基于基尼系数的决策树,并将该决策树分类器赋值给变量 clf。将鸢尾花数据赋值给变量 iris。 1. >>> clf = DecisionTreeClassifier()2. >>> iris = load_iris() 将决策树分类器做为待评估的模型,iris.data鸢尾花数据做为特征,iris.target鸢尾花分类标签做为目标结果,通过设定cv为10,使用...
决策树中的熵: 在构建决策树时,目标是选择可以最大限度减少数据集熵的特征进行分裂。通过计算特征在数据集上的“信息增益”,来选择最优的特征进行分裂。 3. 信息增量(Information Gain) 信息增量是决策树中用于选择最佳特征进行分裂的度量标准。它表示通过选择某个特征分裂数据集所获得的熵的减少量。 信息增量公式:...
REP—错误率降低剪枝(顾名思义,该剪枝方法是根据错误率进行剪枝,如果一棵子树修剪前后错误率没有下降,就可以认为该子树是可以修剪的。) PEP—悲观剪枝(悲观剪枝认为如果决策树的精度在剪枝前后没有影响的话,则进行剪枝。怎样才算是没有影响?如果剪枝后的误差小于剪枝前经度的上限,则说明剪枝后的效果与剪枝前的效果...
决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括:分类及回归树、ID3 、C4.5、随机森林等。 (3) K最近邻分类算法K最近邻(K-Nearest Neighbor,简称KNN)分类算法是一种基于实例的分类方法,是数据挖掘分类技术中最简单常用的方法之一。所谓K最近邻,就是寻找K个最近的邻居,...
一、决策树 1. 决策树概念 判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 2. 机器学习中分类方法中的一个重要算法 3. 构造决策树的基本算法 分支 根结点 结
1.与KNN 算法比较 1.1 共同点 决策树和KNN算法一样,都是用于处理分类问题。(决策树也可以解决回归问题,但少用) 1.2 不同点 KNN算法处理的是连续性数据;决策树处理的离散型数据。 离散型数据(特征、属性):取值可以具有有限个或无限可数个值,这个值可以用来定性描述属性的汉字、单词;当然也可以是整数,注意是整数...
机器学习(七)分类模型(KNN&决策树&朴素贝叶斯),一.K近邻分类器(KNN)(1)KNN通过计算待分类数据点,与已有数据集中的所有数据点的距离。取距离最小的前K
简介:在这个综合项目中,我们将通过实践应用和调优四种经典的分类模型:K最近邻(KNN)、逻辑回归、决策树和支持向量机(SVM),以提升模型的性能。我们将涵盖特征选择、参数调整和模型评估等方面,旨在帮助读者在实际项目中更好地应用分类模型。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费token...