DecisionTreeClassifier -手动修剪树木 - 腾讯云开发者社区

导言这篇文章有4篇论文速递信息，涉及CNN pruning、新的人脸识别数据集、森林树木分类和交通标志检测等方向。...其中一个解决方案涉及修剪（pruning），其中一些不重要的权重被迫为零。已经提出了许多修剪方案，但主要集中在修剪权重的数目上。之前的修剪方案几乎不考虑ASIC或FPGA加速器体系结构。...Extracted each class sample Abstract：使用遥感数据自动分类树木一直是许多科学家和土地使用管理者的梦想。...在这项研究中，我们使用商业的无人机和公开数据进行深度学习，我们构建了用于树木自动分类的机器视觉系统。...这一结果意味着我们的方法有可能以具有成本效益的方式对单个树木进行分类。这可以成为许多森林研究人员和管理人员的有用工具。

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深入浅出机器学习中的决策树（一）

文章大纲介绍决策树如何构建决策树树木构建算法分类问题中裂缝的其他质量标准决策树如何与数字特征一起工作关键树参数类DecisionTreeClassifier在Scikit学习回归问题中的决策树...from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Let’s write an auxiliary function that will return...有两种例外情况，树木被构建到最大深度：随机森林（一组树）平均构建到最大深度的单个树的响应（稍后我们将讨论为什么要这样做）修剪树木。在这种方法中，树首先被构造成最大深度。...处理决策树中过度拟合的最常见方法如下：人工限制叶子的深度或最小数量的样本：树的构造在某一点停止; 修剪树。...Scikit-learn中的类DecisionTreeClassifier sklearn.tree.DecisionTreeClassifier该类的主要参数是： max_depth - 树的最大深度

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快速入门Python机器学习（18）

信息增益 ID3(改进C4.5) 基尼不纯度 CART 9.3 决策树分类（Decision Tree Classifier） 9.3.1类、属性和方法类 class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier...cost_complexity_pruning_path(X, y[, …]) 在最小代价复杂度修剪过程中计算修剪路径。...X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y) for max_depth in [1,3,5,7]: clf = DecisionTreeClassifier...X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y) for max_depth in [1,3,5]: clf = DecisionTreeClassifier...X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y) for max_depth in [1,3,5]: clf = DecisionTreeClassifier

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Python基础算法解析：决策树

决策树的修剪（可选）：对构建好的决策树进行剪枝操作，防止过拟合。决策树的实现步骤数据预处理：包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。构建决策树：根据选择的特征和标签数据构建决策树模型。...sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier...X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建决策树模型 dt_model = DecisionTreeClassifier...计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 在上述代码中，我们使用了scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier

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机器学习算法：随机森林

如果我们看一下 scikit-learn 文档，定义是这样的：森林中树木的数量。2. 调查树木的数量在这一点上，让我们更具体地定义随机森林。随机森林是一种集成模型，它是许多决策树的共识。...图片这可能会让您认为，如果将其分解为如下内容，您可能会得到一个随机森林：# Create decision treestree1 = DecisionTreeClassifier().fit(X_train..., y_train)tree2 = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train)tree3 = DecisionTreeClassifier().fit(...在下面的代码中，BaggingClassifier 有一个名为 bootstrap 的参数，它实际上执行了我们刚刚手动执行的带替换采样步骤。 sklearn 随机森林实现也存在相同的参数。...在前面的代码示例中，我们使用了 DecisionTreeClassifier() 来训练决策树，但我们需要解构决策树才能完全理解随机森林。决策树，顾名思义，看起来像一棵倒置的树。

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机器学习算法：随机森林

如果我们看一下 scikit-learn 文档，定义是这样的： ★森林中树木的数量。 ” 2. 调查树木的数量在这一点上，让我们更具体地定义随机森林。随机森林是一种集成模型，它是许多决策树的共识。...这可能会让您认为，如果将其分解为如下内容，您可能会得到一个随机森林： # Create decision trees tree1 = DecisionTreeClassifier().fit(X_train..., y_train) tree2 = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) tree3 = DecisionTreeClassifier().fit...在下面的代码中，BaggingClassifier 有一个名为 bootstrap 的参数，它实际上执行了我们刚刚手动执行的带替换采样步骤。sklearn 随机森林实现也存在相同的参数。...在前面的代码示例中，我们使用了 DecisionTreeClassifier() 来训练决策树，但我们需要解构决策树才能完全理解随机森林。决策树，顾名思义，看起来像一棵倒置的树。

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py 决策树①

如果去掉某项规则，准确性能提高，则应该实行修剪。 C5.0较C4.5使用更小的内存，建立更小的决策规则，更加准确。 CART和C4.5很相似，但是它支持数值的目标变量（回归）且不产生决策规则。...from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier tree = DecisionTreeClassifier().fit(X, y) def visualize_classifier...), zorder=1) ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim) visualize_classifier(DecisionTreeClassifier

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机器学习篇(四)

2、决策树模块 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=None,random_state=None) criterion...DictVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier...x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records")) # 用决策树进行预测,暂时不写参数，需要用网格搜索和交叉验证 dec = DecisionTreeClassifier...''' 预测的准确率： 0.8115501519756839 ''' if __name__ == "__main__": decision() 4、优缺点优点: 树木可视化...改进：减枝cart算法（DecisionTreeClassifier中的min_samples_split和min_samples_leaf参数）随机森林随机森林集成学习方法:比如一个分类，可以用

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分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

pp$obj # 以交互方式修剪树形 pp # 显示新的树木 # #------------------------------------------------------------------...修剪和绘制树加载数据后，脚本构建 rpart() 分类树。使用 plot() 绘制树会产生一些覆盖文本的黑云，这是您尝试绘制一棵大树所期望的典型结果。...接下来的几行代码展示了 pp() 的交互式修剪功能。分配对象 new.tree.1 的行产生一个“实时”树图。使用鼠标修剪树，点击“退出”并重新绘制，您将得到一个相当不错的树顶部绘图。...修剪后绘制更美观的树 tree.2，一个更合理的树，是仅仅接受rpart的结果。首先，使用默认设置使用 pp() 绘制这棵树，然后在下一行中，绘制该树。...本文摘选《R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集》

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R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树

因此，更好的策略是生长一棵大树，然后修剪回去以获得更好的子树。成本复杂性修剪 -也称为最弱链接修剪为我们提供了解决此问题的方法。...然后我们可以修剪树。但是，这并不能真正修剪模型，因此我们可以选择较小的尺寸来改善偏差平稳状态。这大约是在第四次分裂。...虽然很直观，但事实证明，此方法对于树木生长不够敏感。实际上，另外两种方法是可取的，尽管它们在数值上非常相似： __Gini index_是K个类之间总方差的度量。...缺点：树木通常不具有与传统方法相同的预测准确性，但是，诸如套袋，随机森林和增强等方法可以提高性能。...现在我们可以将树修剪为4模型。

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如何应用二维码进行苗木养护管理

在进行园林绿化工程施工时，需要对树木、苗木进行养护，养护类别可分为浇水、施肥、打药、修剪等等。...为了解决以上难题，可以应用二维码对树木苗木进行数字化管理，具体制作方法和应用优势如下：一、搭建流程首先需要将园林绿化工程施工工地的苗木按照地段进行划分，譬如每100m的行道树为一个区域，统计该区域内的苗木数量

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人工智能_5_决策树_随机森林

回归树:平方误差最小 # 分类树基尼系数(划分更加仔细,可以指定数的深度等等) 最小的准则在skleran中选择划分的默认原则 # API # sklearn.tree.DecisionTreeClassifier...x_test = dict.transform(x_test.to_dict(orient="records")) # 6,决策树处理 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier...dec = DecisionTreeClassifier() # dec = DecisionTreeClassifier(max_depth=5) dec.fit(x_train...tree.dot",feature_names=["age","pclass=1st","pclass=2nd","pclass=3rd","女性","男性"]) # 优点 # 简单的理解和解释树木可视化

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快速入门Python机器学习（19）

cost_complexity_pruning_path(X, y[, …]) 在最小代价复杂度修剪过程中计算修剪路径。...train_test_split(cancer.data,cancer.target,stratify=cancer.target,random_state=42)#stratify:分层 # 构件树，不剪枝 tree = DecisionTreeClassifier...,X_train,y_train,X_test,y_test,title) print("不剪枝，树的深度:{}".format(tree.get_depth())) # 构件树，剪枝 tree = DecisionTreeClassifier...wine.data[:,:2] y = wine.target X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y) clf = DecisionTreeClassifier

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快速入门Python机器学习（21）

=0, warm_start=False, ccp_alpha=0.0, max_samples=None) 参数参数类型解释 n_estimators int, default=100 森林中树木的数量...属性属性解释 base_estimator_ DecisionTreeClassifier用于创建拟合子估计器集合的子估计器模板。...estimators_ list of DecisionTreeClassifier拟合子估计量的集合。 n_features_ int执行拟合时的特征数。

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如何让你的深度神经网络跑得更快

为了你更好地理解所描述到的方法，建议你最好浏览原文（见文末的参考文献）： ·剪枝和共享 ·低秩分解 ·紧凑卷积滤波器 ·知识蒸馏参数修剪和共享剪枝：通过移除多余的或不想要的部分从而减少某物的长度...修剪和共享：一个众所周知的网络修剪和重量共享的的方法如下。我们首先在网络中找中每层的标准差，以了解层的权重分布。一旦我们知道分布的标准偏差，我们就通过阈值处理过程去除较低的权重。...通过将层的标准偏差与修剪率相乘来获得实用的阈值。不同层的修剪率来自于大量的实验。重新训练修剪过的网络在权重到达最佳精度前将其移出。在权重共享的阶段，具有小差异的权重被代表值替换。...硬”目标训练就像这样：汽车 - 1;人类 - 0;建筑 - 0;树 - 0; 另一方面，蒸馏模型是在“软”概率中进行运算如下：车 - 约0.96;人 - 约0.00001;建筑物 - 约0.03;树木...在softmax之后，软概率看起来就像这样：车 - 约0.67;人 - 约0.04;建筑物 - 约0.24;树木 - 约0.05;（假设）然而，这些概率将在预测时影响蒸馏模型。

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PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

使用scikit learn进行决策树分析 # 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier() 5. 估计分类器预测结果的准确程度。...修剪一棵树对于结果的理解和优化它是至关重要的。这种优化可以通过以下三种方式之一进行。标准：默认="gini" splitter：字符串，可选（默认="best"）或分割策略。选择分割策略。...在我们的案例中，我们将改变树的最大深度作为预修剪的控制变量。让我们试试max_depth=3。...决策树在Python中的实现 Image(graph.create_png()) 结果： Python输出这个修剪过的模型的结果看起来很容易解释。

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决策树原理及使用_虹吸原理图解

树枝修剪就是通过统计学的方法删除不可靠的分支，使得整个决策树的分类速度和分类精度得到提高。...8.sklearn class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier (criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None...U7') Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3) clf = tree.DecisionTreeClassifier...clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy" ,random_state=30 ,splitter="random" ,max_depth=...如果样本是加权的，则使用基于权重的预修剪标准来更容易优化树结构，这确保叶节点至少包含样本权重的总和的一小部分 9.回归树 class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor

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【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

分类 DecisionTreeClassifier 是能够在数据集上执行多分类的类,与其他分类器一样，DecisionTreeClassifier 采用输入两个数组：数组X，用 [n_samples,...DecisionTreeClassifier 既能用于二分类（其中标签为[-1,1]）也能用于多分类（其中标签为[0,…,k-1]）。...该模块通过在 DecisionTreeClassifier `和 :class:`DecisionTreeRegressor 中实现该策略来支持多输出问题。...还要注意的是，基于权重的预修剪标准 (min_weight_fraction_leaf) 对于显性类别的偏倚偏小，而不是不了解样本权重的标准，如 min_samples_leaf 。...如果样本被加权，则使用基于权重的预修剪标准 min_weight_fraction_leaf 来优化树结构将更容易，这确保叶节点包含样本权重的总和的至少一部分。

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Python人工智能：基于sklearn的随机森林分类算法实现方法

import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier( n_estimators = 100, # 随机森林中树木的数量...实现代码如下所示： from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier...分类算法实例化、训练与预测性能评价 clf = DecisionTreeClassifier() # 决策树实例化 rfc = RandomForestClassifier() # 随机森林实例化...集成评估器参数只需要关注随机森林中树木的数量n_estimators参数即可。通常来说，这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。...基于2.1部分的代码，下面研究随机森林中树木的数量n_estimators参数对模型性能的影响。

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数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

---- R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 01 02 03 04 使用scikit learn进行决策树分析 # 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier...修剪一棵树对于结果的理解和优化它是至关重要的。这种优化可以通过以下三种方式之一进行。标准：默认="gini" splitter：字符串，可选（默认="best"）或分割策略。选择分割策略。...在我们的案例中，我们将改变树的最大深度作为预修剪的控制变量。让我们试试max_depth=3。...决策树在Python中的实现 Image(graph.create_png()) 结果： Python输出这个修剪过的模型的结果看起来很容易解释。

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2018-06-11

深入浅出机器学习中的决策树（一）

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Python基础算法解析：决策树

机器学习算法：随机森林

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决策树原理及使用_虹吸原理图解

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