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机器学习决策树：提炼出分类器算法

前面三天推送了决策树的基本原理和选择最佳分裂特征的几种公式，用到决策树一般都会出现过拟合问题，因此需要对决策树进行剪枝，阐述了常用的几种剪枝的方法（这些方法都出现在了sklearn的决策树构造函数的参数中...），后面总结了sklearn调包分析用决策树做分类和回归的几个例子，下面通过一个简单的例子，提炼出构建一棵分类决策树的算法思想，进一步体会下决策树的分类原理。...需要理解递归返回的第3个条件，为什么训练集上出现个数为0时，还要构造一个叶节点，这是为了提高其泛化能力，并且此叶节点的类型标记为父节点的类型，这是把父节点的样本分布作为当前叶节点的先验分布。...4 总结好了以上就是决策树的用于分类的总结，关于决策树做回归的问题，等以后对其更深刻地认识后再专门总结这块吧。您知道先验概率和后验概率到底是怎么回事吗？贝叶斯公式是怎么得来的？...它为什么能做分类呢？明天通过2个易懂的来自于生活的小例子来阐述以上问题，欢迎您的关注！

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【说站】python决策树算法是什么

python决策树算法是什么 1、说明决策树算法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。...分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的潜在关系，并以此为依据对新样本属于哪一类进行预测。...2、基本使用决策树算法是直观运用概率分析的一种图解法，是一种十分常用的分类方法，属于有监督学习。...决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子结点代表一种类别。...决策树学习算法的优点是，它可以自学习，在学习的过程中不需要使用者了解过多的背景知识，只需要对训练实例进行较好的标注，就能够进行学习。以上就是python决策树算法的介绍，希望对大家有所帮助。

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决策树

简介决策树(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...决策树原理熵：undefined熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。...测试算法：使用经验树计算错误率。（经验树没有搜索到较好的资料，有兴趣的同学可以来补充） 6. 使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。...，而不用每次对数据分类时重新学习一遍，这也是决策树的优点之一。...++K-近邻算法就无法持久化分类器++。

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机器学习算法之决策树

—— 小闫同学 1.决策树简介科普中国：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...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。决策树思想的来源非常朴素，最早的决策树就是利用程序设计中的条件分支结构(if-else)分割数据的一种分类学习方法。...接下来使用简单的语言进行描述：决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。...二分法：假如有 16 支球队，分别编号，先问是否在 1-8 之间，如果是就继续问是否在 1-4 之间，以此类推，直到最后判断出冠军球队是哪只。...出现这种情况的原因：原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本数据。原因2：特征即属性不能完全作为分类标准。原因3：巧合的规律性，数据量不够大。

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『统计学』数据分析中最常用的方法都在这了！Part.3

判别分析法 BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进，它不仅能解决多类判别分析，而且分析时考虑了数据的分布状态，所以一般较多使用。...（可以理解成三个臭皮匠顶过诸葛亮）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...Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。...他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。...缺点对连续性的字段比较难预测对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作当类别太多时，错误可能就会增加的比较快一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类

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Adaboost入门教程——最通俗易懂的原理介绍

Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。...---- 弱分类器（单层决策树） Adaboost一般使用单层决策树作为其弱分类器。...举个例子，在以前没有权重时（其实是平局权重时），一共10个点时，对应每个点的权重都是0.1，分错1个，错误率就加0.1；分错3个，错误率就是0.3。...所以在Adaboost中，每个弱分类器都有各自最关注的点，每个弱分类器都只关注整个数据集的中一部分数据，所以它们必然是共同组合在一起才能发挥出作用。...所以最终投票表决时，需要根据弱分类器的权重来进行加权投票，权重大小是根据弱分类器的分类错误率计算得出的，总的规律就是弱分类器错误率越低，其权重就越高。 ---- 图解Adaboost分类器结构 ?

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基于 Openpose 实现人体动作识别

4、模型训练部分分别使用不同分类算法达到训练的效果。...2、决策树Decision Tree分类器：决策树作为监督学习算法中的常见算法，是属于非参数学习的算法，常常被应用于多分类和回归问题中。...它主要是通过计算各种不同情况的概率，在已知概率的基础上，来求解净现值大于等于零的情况。与传统回归模型相比。决策树在识别决策方面更具有优势，同时可以检验变量之间的交互效应以解决多重共线性问题。...3、随机森林RandomForestClassifier分类器：随机森林是由多个决策树组成的分类器，通过分裂训练数据集进行加载入多个决策树的训练。...其随机性主要体现在数据选择的随机性和特征选择的随机性,它使用随机维度选择和抽样，使得决策树更具有随机性，从而保证了算法的准确度和鲁棒性。

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机器学习之决策树（上）

决策树决策树(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...Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。 ? 公式当然也有推荐以2为底的对数 ?...决策树如何可视化先处理一个问题，如何将一个决策树可视化安装好Graphviz 因为要使用sklearn自带的 export_graphviz 网址：http://www.graphviz.org/...去掉[3,3] 5个，False是决策树的预测，因为Gini=0或1，它必须做出预测，样本中没有[1,0]，它预测为0的分类。...每做一次判断，就会做一个预测Gini=0的情况，将它分类，下次遇到[1,0]就将它分为0.

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使用线性回归，聚类，还是决策树？

本文解释了在哪些场景中可以使用这些机器学习算法，以及在为您的需求选择算法时应考虑哪些因素。...决策树选择标准决策树是将对象分类为某个已知类的一种方法。它是一种监督学习。聚类算法可以进一步分类为“渴望学习”，因为它首先在训练数据集上建立出一个分类模型，然后对测试数据集进行分类。...错误率它们的错误率相对较高，但比线性回归低。数据兼容性决策树可以处理具有数值属性或标称属性的输入数据。假设决策树广为人知的原因之一，正是它无需任何关于数据空间分布或分类器结构的假设。...它比线性回归和决策树要合适得多。错误率聚类的测试错误率接近于贝叶斯分类器。属性数量的影响凭借它处理任意复杂边界的能力，聚类算法可以处理多个属性和它们之间的复杂交互关系。...这是决策树不具备的能力。希望本文可以帮助你使用这些算法！

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集成算法｜随机森林分类模型

随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。...单独一棵决策树对红酒数据集的分类准确率在0.85上下浮动，假设一棵树判断错误的可能性为0.2(ε)，那20棵树以上都判断错误的可能性是: import numpy as np from scipy.special...要让基分类器尽量都不一样，一种方法是使用不同的训练集来进行训练，而袋装法正是通过有放回的随机抽样技术来形成不同的训练数据，bootstrap就是用来控制抽样技术的参数。...在使用随机森林时，我们可以不划分测试集和训练集，只需要用袋外数据来测试我们的模型即可。在实例化时设置参数oob_score=True，即可使用袋外数据来测试。...如果采样出的每个子集都完全不同，每个学习器只用到一小部分训练数据，甚至不足以进行有效学习。

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决策树及ID3算法学习

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。...决策树算法是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。...设置评估分割数据时的最大特征数量，避免每次都考虑所有特征为求“最佳”，而采取随机选取的方式避免过度拟合；上面这些数据到底设置为多少合适呢，就需要使用实际的测试集来验证不同约束条件下的决策准确性来评估了...几个常用的剪枝评估方法： l 错误率降低剪枝（Reduced Error Pruning，REP） a) 使用某种顺序遍历节点 b) 删除以此节点为根节点的子树 c) 使此节点为叶子节点 d) 将训练集中该节点特征出现概率最大的那一类赋予此节点...劣势：准确性不如其他算法，对连续性字段难预测，特别是时间顺序的数据，需要较多预处理工作；树的稳定性不足，训练集的小变化就可能引起整棵树的剧变，导致最终预测的变化；容易过拟合；决策树处理包含不同数值类别的特征数据时

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Excel企业管理数据分析案例：选择最佳的生产方案

因为没人能够准确地预测未来，所以使用单一确定意义上的预测结果来描述不确定的市场销售结果具有很大的不合理性。较为合理的做法是使用一个风险变量来描述产品市场销售状况的不确定性。...第二个决策点，需要判断哪个生产方案能够带来最大的期望现值。...下图展示了建立决策树模型所有的基础数据： ?...，也就是现值-投资额。...这里可以通过excel自带的单变量求解器来求解，结果如下： ? ? ? 这样，就得到了第二个问题答案：当市场调查费用大于3163.25元时，企业进行市场调查将不再合算。

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Python实现--元算法、AdaBoost

理论证明，实际上只要弱分类器个数趋向于无穷个时，其组合而成的强分类器的错误率将趋向于零。...关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显...Adaboost有很多优点: 1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的，而且弱分类器构造极其简单...本节就以多个单层决策树做基本分类器实现AdaBoost算法，值得注意的是每个基本分类器单层决策树决策用分类使用的特征都是在样本N个特征中做最优选择的（也就是说在分类特征选择这个层面，每个单层决策树彼此之间是完全独立的...所以存储结构可以调整为下图所示（利于分类函数实现）： ? 通过调整adaboost算法弱分类器的数目，会得到分类错误率不同的adaboost分类器。测试证明，numIt=50时错误率最低。

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机器学习学习笔记（17）集成学习

，就得到了数值weightedError # 这就是AdaBoost和分类器交互的地方 # 这里，我们是基于权重向量D而不是其他错误计算指标来评价分类器的 # 如果需要使用其他分类器的话，就需要考虑D上最佳分类器所定义的计算过程...比如基学习器是决策树时，可以使用包外样本来辅助剪枝，或用于估计决策树中各结点的后验概率以辅助对零训练样本结点的处理，当基学习器是神经网络时，可使用包外样本来辅助早期停止以减小过拟合风险。...值得一提的是，随机森林的训练效率常优于Bagging，因为在个体决策树的构建过程中，Bagging使用的是确定型决策树，在选择划分属性时要对结点的所有属性进行考察，而随机森林使用的随机型决策树只需考察一个属性子集...一般而言，在个体学习器性能相差较大时宜使用加权平均法，而在个体学习器性能相近时，宜使用简单平均法。投票法，对分类任务来说，学习器 ? 将从类别标记中预测出一个标记，最常见的结合策略是使用投票法。...虽然分类器估计出的类概率值一般都不太准确，但基于类概率进行结合的却往往比直接基于类标记进行结合性能更好。

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【数据】数据科学面试问题集一

偏差： “由于过度简化了机器学习算法，偏差是在您的模型中引入的错误。”它可能导致欠拟合。当你训练你的模型时，模型会做出简化的假设，使目标函数更易于理解。...如果二元分类器的性能是完美的，预测标签将完全相同。 ? 预测标签通常与真实世界场景中观察到的部分标签相匹配。 ? 二元分类器可以将测试数据集的所有数据实例预测为阳性或阴性。...SVM使用超平面根据提供的内核函数分离出不同的类。 ? 8. SVM中的支持向量是什么 ? 在上图中，我们看到，较细的线标记从分类器到称为支持向量（变暗的数据点）的最近数据点的距离。...决策树可以处理类别和数值数据。 ? 11.什么是决策树算法中的熵和信息增益？构建决策树的核心算法叫做ID3。 ID3使用Enteropy和Information Gain来构建决策树。...在广义bagging中，您可以针对不同样本使用不同的学习者。正如你所期望的那样，这可以帮助我们减少方差错误。 ? Boosting Boosting是一种迭代技术，根据后一个分类调整观察的权重。

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StatisticLearning

两者区别: 生成方法可以还原出联合概率分布,而判别方法不能;生成方法的学习收敛速度更快....第八章提升方法 1.概念:对提升方法来说,有两个问题需要回答在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 - AdaBoost提高那些前一轮弱分类器错误分类样本的权值,而降低那些被正确分类样本的权值如何将弱分类器组合成一个强分类器...- AdaBoost采取加权多数表决的方法,具体地,加大分类误差率较小的弱分类器的权值,使其表决中起较大的作用,减小分类误差率较大的弱分类器的权值,使其再表决中其较小的作用. 2.AdaBoost 学习样本权重...$D_m$,学习分类器权重$\alpha_m$ $D_m={w_{m1},w_{m2},…,w_{mN}}$,样本权重和上一次的分类器分类结果有关 $\alpha_m=\frac{1}{2}log\frac...{1-e_m}{e_m}$,$e_m$为分类误差错误率(算错误率时乘上样本权重) 3.提升树前向分步法+拟合残差,在拟合残差时,如果损失函数是平方差函数或指数损失函数时,每一步优化很简单.如果是一般损失函数

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机器学习三人行-千变万化的组合算法

因为很多的弱分类器，组合之后能够获取这些弱分类的多样性，使分类时能够全面的比较不同类别之间的差异。...因此在选择这些分类器时，分类器相关性不能太强，最好能够保持独立，否则看的视角都一样的话，组合之后提升效果非常有限。下面的让我们来试试这种方法来组合我们的算法。还是选用系列七中的月牙形数据。...二、Bagging和Pasting 另一种组合算法的方式，和前面的组合方法获得不同算法的多样性不同，是通过Bagging或者Pasting从原训练集中多次随机采样出不同的数据子集，在不同的子集中使用相同的算法构建...三、Boosting Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，它的思想是，有次序的训练不同的分类器，每次训练的分类器都重点关注上一个分类器中分类错误的样本，并尝试纠正。...这里给出一个简单的实例：下面来讨论一下Gradient Boosting，和前面一样也是多个分类器，每次尝试修改上个分类器分类错误的样本，但是和adboost不同，不是通过每次改变实例的权重的方式，而是对前一个分类器分类之后的残差学习出一个新的分类器

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机器学习三人行(系列九)----千变万化的组合算法(附代码)

上节中我们讲解了决策树的使用：机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码) 本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮...因为很多的弱分类器，组合之后能够获取这些弱分类的多样性，使分类时能够全面的比较不同类别之间的差异。...二、Bagging和Pasting 另一种组合算法的方式，和前面的组合方法获得不同算法的多样性不同，是通过Bagging或者Pasting从原训练集中多次随机采样出不同的数据子集，在不同的子集中使用相同的算法构建...三、Boosting Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，它的思想是，有次序的训练不同的分类器，每次训练的分类器都重点关注上一个分类器中分类错误的样本，并尝试纠正...下面来讨论一下Gradient Boosting，和前面一样也是多个分类器，每次尝试修改上个分类器分类错误的样本，但是和adboost不同，不是通过每次改变实例的权重的方式，而是对前一个分类器分类之后的残差学习出一个新的分类器

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机器器学习算法系列列（1）：随机森林随机森林原理随机森林的生成随机采样与完全分裂随机森林的变体

2.2 影响分类效果的参数随机森林的分类效果（即错误率）与以下两个因素有关： 1）森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大 2）森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低...我们知道，在构建每棵树时，我们对训练集使用了了不不同的bootstrap sample（随机且有放回地抽取）。...（弱分类器）的投票表决，这种表决应该是"求同"，因此使用完全不同的训练集来训练每棵树这样对最终分类结果是没有帮助的，这样无异于是"盲人摸象"。...3.2 完全分裂之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。...随机森林的变体也可以使用SVM、Logistic回归等其他分类器，习惯上这些分类器器组成的“总分类器器”，仍然叫做随机森林。

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随机森林

集成方式同构集成：大多数集成方法使用一个基学习算法来产生多个同构基学习器，即相同类型的学习器，这就是同构集成（homogeneous ensembles）。...异构集成：也有一些方法使用的是异构学习器，即不同类型的学习器，这就是异构集成（heterogeneousensembles）。...基学习器：每次使用一个训练集得到一个模型，m个训练集共得到m个模型。投票：分类问题：将上步得到的m个模型采用投票的方式得到分类结果；回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。...（所有模型的重要性相同） bagging本质对一个样本空间，随机有放回的抽样出若干独立的训练样本，以此来增加样本扰动，多轮次抽样训练后形成多个估计，然后平均多个估计，达到降低一个估计的方差，也就是增强学习器的泛化特性...(2) 样例权重 Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。 (3) 预测函数 Bagging：所有预测函数的权重相等。

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