from sklearn import datasets#机器学习数据集库from sklearn.model_selection import train_test_split#数据集划分from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier#可以按照ginf系数或者信息增益entropy的决策树算法from sklearn.model_selection import GridSearchCV#网格搜索和交叉验证from sklearn.tree import export_gra...
# 查看分类决策树预测结果print("分类决策树在测试集上的分类精度:",score) 代码执行结果如下图所示: 由此可见,使用sklearn默认参数的分类决策树分类精度高达90.7%。 2.4 模型结构图可视化 本文使用sklearn的sklearn.tree.export_graphviz类函数实现分类决策树的可视化。需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件,具体...
X=train_data.loc[:,train_data.columns!="Survived"]y=train_data.loc[:,train_data.columns=="Survived"] 至此,我们就可以着手设计决策树分类算法了。 二、决策树分类算法的实现 本文使用sklearn库进行决策树分类算法的实现,主要包括如下几个步骤: (1) 将数据集划分为训练数据集与测试数据集; (2) 实例化...
4、构造决策树 defmajorityCnt(classList): classCount = {}forvoteinclassList:ifvotenotinclassCount.keys():classCount[vote] =0classCount[vote] +=1sortedClassCount =sorted(classList.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)#利用operator操作键值排序字典returnsortedClassCount[0][0]#创建树的...
决策树:能够利用一些决策结点,使数据根据决策属性进行路径选择,达到分类的目的。 一般决策树常用于DFS配合剪枝,被用于处理一些单一算法问题,但也能进行分类 。 也就是通过每一个结点的决策进行分类,那么关于如何设置这些结点的决策方式: 熵:描述一个集合内元素混乱程度的因素。
决策树是一种在分类与回归中都有非常广泛应用的算法,它的原理是通过对一系列问题进行 ifelse 的推导,最终实现决策。 决策树的构建 使用酒的数据集演示一下。 注意:此处为了方便演示,我们只取了数据集中样本的前两个特征。 实际中,问题的数量越多,就代表决策树的深度越深,此处我们用的最大深度为 1,所以 max_de...
决策树分类算法 1、概述 决策树(decision tree)——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用。 2、算法思想 通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是...
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。决策树模型非常重要,是集成学习模型的基础。
[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类 WriteBug数字空间 清华大学 软件学院博士在读1 人赞同了该文章 摘要 短信业务的迅猛发展在丰富了人们的沟通方式的同时,同样遭受到垃圾短信的困扰。对于运营商来说,垃圾短信造成基础设施资源的巨大浪费;对于移动用户来说,大量的垃圾...