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机器学习_分类_决策树

机器学习_分类_决策树 决策树算法是借助于树的分支结构实现分类。...当选择某个特征对数据集进行分类时，数据集分类后的信息熵会比分类前的小，其差值即为信息增益。信息增益可以衡量某个特征对分类结果的影响大小，越大越好。...信息增益=abs(信息熵（分类后）-信息熵（分类前）) Gain(R)=Info(D)−InfoR(D) 决策树降剪枝为什么要剪枝训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据，专门针对训练集创建出来的分支...：即通过局部最优构造全局最优 svm: 模型在真实世界中也应用场景支撑向量机用于文本和超文本的分类；用于图像分类；用于手写体识别；这个模型的优势是什么？...决策树匹配的数据过多时；分类的类别过于复杂；数据的属性之间具有非常强的关联。根据我们当前数据集的特点，为什么这个模型适合这个问题。

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【技术分享】决策树分类

决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 1.2 决策树学习流程 决策树学习的主要目的是为了产生一棵泛化能力强的决策树。...尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况： 1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。...在MLlib中，信息熵和基尼指数用于决策树分类，方差用于决策树回归。...2 实例与源码分析 2.1 实例下面的例子用于分类。...= false, @Since("1.2.0") @BeanProperty var checkpointInterval: Int = 10) extends Serializable 决策树的实现我们在随机森林分类专题介绍

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R分类算法-决策树算法

决策树（Decision Tree）它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。...优点： 决策树有易于理解和实现； 决策树可处理数值型和非数值型数据；基于条件的决策树在party包里 install.packages(“party”) ctree(formula,data...0.91242236 0.08757764 Plans to attend 0.32531646 0.67468354 可以看到，决策树准确率

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【sklearn】1.分类决策树

前言 决策树是机器学习中的一种常用算法。相关数学理论我也曾在数学建模专栏中数学建模学习笔记（二十五）决策树 介绍过，本篇博文不注重相关数学原理，主要注重使用sklearn实现分类树的效果。...sklearn中的决策树 模块sklearn.tree 树类型库表示分类树 tree.DecisionTreeClassifier 回归树 tree.DecisionTreeRegressor 生成的决策树导出为...DecisionTreeClassifier 重要参数 criterion 决定不纯度的计算方法为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个“最佳”的指标叫做...这就是分类决策树，每一个分支节点上第一行代表分支的依据。颜色代表不纯度，颜色越深代表代表不纯度越小，叶子节点不纯度为0。...上面是分类树的结果，环形数据可以看到左侧出现一块白色，说明分类效果不好。

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决策树算法实现分类案例

x_test = vec.transform(x_test. to_dict (orient= 'record')) #从sklearn.tree中导人决策树分类器。...from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #使用默认配置初始化决策树分类器。...dtc.fit(x_train, y_train) #用训练好的决策树模型对测试特征数据进行预测。...print(dtc.score(x_test, y_test)) # 输出更加详细的分类性能。...survived 0.58 0.80 0.67 93 avg / total 0.81 0.78 0.79 329 决策树模型总体在测试集上的预测准确性约为

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实例讲解决策树分类器

如何构造决策树 决策树算法的核心是通过对数据的学习，选定判断节点，构造一颗合适的决策树。假设我们从用户行为日志中整理出如下数据： ?...如果集合中的每一个数据项都属于同一分类，那么推测的结果总会是正确的，因此误差率是 0；如果有 4 种可能的结果均匀分布在集合内，出错可能性是75%，基尼不纯度为 0.75。...决策树 决策树剪枝为什么要剪枝训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据，专门针对训练集创建出来的分支，其熵值可能会比真实情况有所降低。...如何剪枝人工设置一个信息增益的阀值，自下而上遍历决策树，将信息增益低于该阀值的拆分进行合并处理缺失数据 决策树模型还有一个很大的优势，就是可以容忍缺失数据。...决策树主要解决分类问题（结果是离散数据），如果结果是数字，不会考虑这样的事实：有些数字相差很近，有些数字相差很远。

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【数据挖掘】任务3：决策树分类

要求要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。...适合 9 有雨 75 80 无适合 10 晴 75 70 有适合 11 多云 72 90 有适合 12 多云 81 75 无适合 13 有雨 71 80 有不适合文字指标量化为了后续决策树的计算...target = np.array(target) Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(data, target, test_size=0.3) 决策树构建...这里决策树的标准选择基尼指数，最终得到分类准确率为60% clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini") clf = clf.fit(Xtrain

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而CART（分类与回归...）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树

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实例讲解决策树分类器

如何构造决策树 决策树算法的核心是通过对数据的学习，选定判断节点，构造一颗合适的决策树。...如果集合中的每一个数据项都属于同一分类，那么推测的结果总会是正确的，因此误差率是 0；如果有 4 种可能的结果均匀分布在集合内，出错可能性是75%，基尼不纯度为 0.75。...，信息增益最大的拆分为本次最优拆分递归执行1、2两步，直至信息增益<=0 执行完上述步骤后，就构造出了一颗决策树，如图： 决策树 决策树剪枝为什么要剪枝训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据...如何剪枝人工设置一个信息增益的阀值，自下而上遍历决策树，将信息增益低于该阀值的拆分进行合并处理缺失数据 决策树模型还有一个很大的优势，就是可以容忍缺失数据。...决策树主要解决分类问题（结果是离散数据），如果结果是数字，不会考虑这样的事实：有些数字相差很近，有些数字相差很远。

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R完成--决策树分类一个使用rpart完成决策树分类的例子如下：

传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而CART（分类与回归...）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树...box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树

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基于决策树的鸢尾花分类

2.决策树分类代码第1-3行代码导入库；第5-7行代码获取样本的特征x和分类结果y；第9行代码划分训练集和测试集，比如关键字参数test_size=0.3表示测试集占总比例30%，如下图所示： ?...image.png 第11-14行代码是模型训练，第11行实例化DecisionTreeClassifier对象赋值给变量dt_model，第12行将训练集的特征和分类结果交给模型进行训练，使用的是DecisionTreeClassifier...第14行使用DecisionTreeClassifier对象的score方法对测试结果评分，需要填入2个参数：第1个参数是测试集的特征test_x，第2个参数是测试集的分类结果test_y。

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数据挖掘系列（6）决策树分类算法

从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。　　...这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。...二、决策树分类　　决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例，树的内部结点表示对某个属性的判断，该结点的分支是对应的判断结果；叶子结点代表一个类标。 ? 　　...决策树算法有一个好处，那就是它可以产生人能直接理解的规则，这是贝叶斯、神经网络等算法没有的特性；决策树的准确率也比较高，而且不需要了解背景知识就可以进行分类，是一个非常有效的算法。...属性选择方法AttributeSelectionMethod()，选择最佳分类属性的方法. 输出：一棵决策树.

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非线性分类和决策树

本文为 scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记相关知识：《统计学习方法》决策树（Decision Tree，DT） 1....决策树优缺点优点：不要求对数据进行标准化可以进行多元分类而无需使用OvO，OvA等策略缺点：更容易过拟合，需要剪枝（设置树的最大深度、节点实例数量超过阈值才建立子节点）本质上是贪心算法，不保证全局最优

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第3章：决策树分类器 - 编码

image.png 在第二部分中，我们尝试探索sklearn库的决策树分类器。我们将调整理论部分讨论的参数和结账准确性结果。...] = 1; count = count + 1 docID = docID + 1 return features_matrix, train_labels 进入决策树分类器的世界...决策树分类器的代码类似于前两个分类器Naive Bayes和SVM。...使用此参数，如果工作集中的项目数减少到指定值以下，则决策树分类器将停止拆分。以下是最小样本分割为10的图表。 sklearn库中的默认值为2。...modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 最后的想法 决策树是分类策略

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第3章：决策树分类器 - 理论

H = 熵迎阅读监督学习的第三个基本分类算法。决策树。像前面的章节（第1章：朴素贝叶斯和第2章：SVM分类器）一样，本章也分为两部分：理论和编码练习。在这一部分，我们将讨论理论和决策树背后的工作。...在第二部分中，我们修改了sklearn库中决策树分类器的垃圾邮件分类代码。我们将比较Naive Bayes和SVM的准确性。 ? 拒绝和招聘的黑暗面！...正如您现在猜到的那样，决策树会尝试做什么。 决策树分类器通过识别行重复地将工作区域（绘图）划分为子部分。（重复，因为可能存在两个相同类别的远距离区域，如下图所示）。 ?...image.png ---- 最后的想法基于最大信息增益有效划分是决策树分类器的关键。...在接下来的部分，我们将使用Python中sklearn库代码决策树分类。我们将通过容忍一些杂质来调整一些参数以获得更高的准确度。 ---- 我希望本节有助于理解Decision树分类器背后的工作。

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自适应公平感知决策树分类器

然而，由于现有的历史数据往往具有内在的歧视性，即在接受积极分类时，拥有一个或多个敏感属性的成员的比例高于总体人口中的比例，这使得决策支持系统缺乏公平性，从而使人们越来越关注所采用的模型的问责制和公平性。...本文提出了一种基于学习机制的在线流决策公平分类器。我们的学习模型FAHT(公平感知Hoeffding Tree)是对流上决策树归纳的著名Hoeffding树算法的扩展，它也考虑了公平性。

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机器学习第9天：决策树分类

介绍作用：分类原理：构建一个二叉树，逐级条件判断筛选基本思想假如有小明，小红和小张三个人，我们知道他们的身高体重，要通过身高体重来判断是哪个人，决策树算法会构建一个二叉树，逐级判断，如下...DecisionTreeClassifier tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) tree_clf.fit(X, y) max_depth参数设置的是决策树的深度...，上图的深度是2，它代表决策的次数深度探索优点我们来看决策树的过程：每到一个节点进行一次询问，然后将数据集分向其他的节点，这样的特性决定了数据不需要经过特征缩放的处理估计概率 决策树模型可以输出每个类的概率...这将输出每个类的概率 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) model.fit(x, y) model.predict_proba(x) 训练算法 决策树的训练算法被称为...它的公式为为第k类的实例数为总实例数正则化为了防止过拟合，我们当然要进行正则化，决策树的正则化通过控制参数max_depth来决定，越大则越可能过拟合在鸢尾花数据集上训练决策树 from sklearn.datasets

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决策树:最清晰明了的分类模型

决策树属于监督学习算法的一种，根据原始输入数据中的特征，构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子，输入数据如下 ? 一共有14个样本，其中9个早上都出去打球，5个早上没出去打球。...输入数据的每一个特征作为决策树中的一个节点，根据其取值的不同，划分不同的分支，根据各个特征的取值，按照这个树状结构就可以解释一个样本的分类情况。...对于决策树模型，其解释性非常强，可以看做是一连串的if-else条件，根据该条件就可以轻松的预测一个新的样本点。决策树的输入和输出都比较直观，核心就在于构建合适的分类树。...除了基于熵的信息增益，还有一种CART算法，该算法扩展了传统的决策树，既可以进行回归，也可以进行分类。...在处理回归问题时，采用最小二乘法的思想，即均方误差最小来选取特征；在处理分类问题时，采用基尼指数来表征样本的混乱程度。基尼系数的计算公式如下 ? 相比熵而言，基尼系数没有对数运算，计算更快捷。

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机器学习决策树：sklearn分类和回归

1 逻辑回归和决策树分类比较昨天的推送机器学习：对决策树剪枝，分析了决策树需要剪枝，今天再就这个话题，借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后，该如何解决的问题。...从结果中可以看出，逻辑回归的分类效果是不错的，那么我们尝试用决策树分类这个数据集，看看效果是怎么样的。 ?...因此在做决策树回归时，和分类一样，也要考虑过拟合的问题，如果发生过拟合，一般通过调整决策树的超参数来降低过拟合。...好了，这三天笔记了决策树的一些基本理论：特征选取方法，如何防止过拟合的发生，以及sklearn中的API直接调用模拟了决策树的分类和回归。...接下来，是否准备自己手动编写一个决策树分类器和回归器，进一步加深对决策树CART算法的理解。

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机器学习-04-分类算法-01决策树

总结本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。...分类方法的定义 决策树算法什么是好瓜熵的概念来源于热力学。在热力学中熵的定义是系统可能状态数的对数值，称为热熵。它是用来表达分子状态杂乱程度的一个物理量。...log1/2 - (2/3 * (-5/8log5/8 - 3/8log3/8) + 1/3 *(-1/4log1/4 - 3/4log3/4)) 其实条件熵意思是按一个新的变量的每个值对原变量进行分类...我们用另一个变量对原变量分类后，原变量的不确定性就会减小了，因为新增了X的信息，可以感受一下。不确定程度减少了多少就是信息的增益。

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