决策树(Decision Tree)模型在复杂的决策情况中,往往需要多层次或多阶段的决策。当一个阶段决策完成后,可能有m种新的不同自然状态发生;每种自然状态下,都有m个新的策略可选择,选择后产生不同的结果并再次面…
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...
Decision_tree-python 决策树分类(ID3,C4.5,CART) 三种算法的区别如下: (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性,选择信息增益最大的; (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性,再从中选择增益率最高的; (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性,选择基尼值最小的属性作为划分...
决策树(Decision Tree)是有监督学习中的一种算法,并且是一种基本的分类与回归的方法。也就是说,决策树有两种:分类树和回归树。这里我们主要讨论分类树。 决策树算法的本质就是树形结构,只需要有一些设计好的问题,就可以对数据进行分类了。在这里,我们需要了解三个概念: ...
决策树是一种常用的监督学习算法,广泛应用于分类和回归问题。本文将重点介绍如何使用Python中的DecisionTreeRegressor来实现回归任务。我们将通过代码示例来深入理解这个模型并展示如何应用它。 什么是决策树? 决策树是一种树形结构的模型,节点表示特征,边表示特征的取值,叶子节点表示最终的预测值。它的优点在于易于理解和...
创建DecisionTree类 class DecisionTree: def __init__(self, max_depth=None): self.max_depth = max_depth 定义了DecisionTree类来封装决策树。max_depth参数是树的最大深度，以防止过拟合。def fit(self, X, y, depth=0): n_samples, n_features = X.shape unique_classes = np.unique...
DecisionTree_python #coding:utf-8fromnumpyimport*frommathimport*importoperatordeffile2matrix(filename): fr=open(filename) lines=fr.readlines() lenth=len(lines) rematrix=zeros((lenth,7)) label=["seze","gendi","qiaoshen","wenli","qibu","chugan"]#西瓜特征集index=0forlineinlines:...
上述我们使用clf=DecisionTreeClassifier()函数的时候设置参数max_depth=1,其实DecisionTreeClassifier是一个用于构建决策树模型的Python库。以下是该函数的参数解释: criterion(标准化度量):指定使用哪种标准化度量方法,可选值包括“entropy”(信息熵)和“gini”(基尼系数)。默认值为“entropy”。 min_samples_leaf(叶子...
sklearn使创建机器学习模型变得非常容易。我们可以使用DecisionTreeRegressor构造函数创建模型。现在,只使用默认参数(将所有参数留空)。 图8 这创建了我们的决策树回归模型,现在我们需要使用训练数据对其进行“训练”。可以使用sklearn.fit方法来实现这一点,用于查找输入变量和...