1defplotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):2decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")#设置结点格式3leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")4#设置叶结点格式5numLeafs = getleaf_num(myTree)#获取决策树叶结点数目,决定了树的宽度6depth = getTree_Depth(myTree)#获取决策树层数7...
bestFeature=ireturnbestFeature 将第一层的最优剥开维度确定后,就可以开始2层的剥开了(数学的数列运算一样,如果是等差数列要知道前2个值才可以退出之后的N维数列),那么这个时候就要考虑这种决策树什么时候可以停止剥开。初步总结有两种情况:1、数据集中数据的类都是属于同一个类;2、数据集中的各个维度都被分完了-...
决策树算法的优点是易于理解和解释,同时决策树能够处理离散和连续的数据类型,对缺失值不敏感。但决策树也存在一些缺点,如容易过拟合,对特征选择非常敏感等。 三、算法实现 本部分将讲解如何使用原生Python来实现决策树算法,本文并没有使用 sklearn 直接调用定义模型,而是采用自己复现,因为这样才能够帮新手小白理解算法内...
2) 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor):对连续数据进行预测 我们着重讲分类决策树模型,这两个底层原理和实现方式都是差不多的。 决策树实现算法分为ID3算法、C4.5算法、CART算法,CART算法用的比较多,我们只介绍CART算法。 我在学习的时候发现,如果只是为了浅层应用,不需要了解原理,直接改参数使用即可。我们先说...
决策树分类算法及python实现 目标值是分类型变量,特征值(属性值/自变量)可以是分类型,也可以是连续型。 1、决策树概括 思想:划分某个特征变量判断类别,接着在该特征变量的条件下继续划分下一个特征变量,一直到特征变量划分完或者确定有好的分类结果后结束划分,最终确定属于哪个分类,也就是if...elif...else...的...
构建决策树 该函数用来返回一个字典,代表决策树的结构。 defcreate_Decision_tree(dataFrame):features=dataFrame.columns # 获取dataFrame的所有特征 KL_divergences=[]# 获取dataFrame关于最后一列的信息熵,用于计算信息增益info_entropy=calculate_info_entropy(dataFrame,features[-1])foriinrange(len(features)-1):...
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训练时间开销相比预剪枝决策树大得多 3. python实现决策树3.0 创建数据集 """ 函数说明:创建测试数据集 Parameters: 无 Returns: dataSet - 数据集 labels - 特征标签 """ def createDataSet(): dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'], #数据集
之前看到使用python实现决策树的文章,找了一批数据样本来实现一遍。 以下为依葫芦画瓢的复盘实现 代码实现 数据集来自拍拍贷公开的借款人借款成交特征与还款状态的样本数据 目的是根据历史数据来预测还款人是否会逾期 importpandasaspdimportnumpyasnp#导入两个基础计算包df=pd.read_csv('LCIS-cleaned.csv')#导入数据源...