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scikit-learn默认使用哪种决策树算法?

scikit-learn默认使用的决策树算法是CART(Classification and Regression Trees)算法。CART算法是一种基于二叉树结构的决策树算法,可以用于分类和回归任务。它通过选择最佳的特征和阈值来划分数据集,使得每个子节点的纯度最大化(分类任务中使用基尼系数或信息增益作为纯度度量,回归任务中使用平方误差最小化)。CART算法的优势包括易于理解和解释、能够处理离散和连续特征、对异常值和缺失值具有鲁棒性。

在腾讯云中,与决策树算法相关的产品是腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP)。TMLP提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能,包括决策树算法。您可以通过TMLP使用决策树算法构建和训练模型,进行分类和回归任务。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档:腾讯云机器学习平台

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scikit-learn决策树算法类库使用小结

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独家 | 决策树VS随机森林——应该使用哪种算法?(附代码&链接)

目录 决策树简介 随机森林概览 随机森林和决策树的冲突(代码) 为什么随机森林优于决策树决策树vs随机森林——你应该在何时选择何种算法?...这里是一幅决策树的阐述图(使用我们上面的案例): 让我们来理解这棵树是如何工作的。 首先,它检查了顾客是否有良好的信用历史。基于此,它将顾客分为两组,也就是良好信用组和不良信用组。...随机森林概览 决策树算法很容易理解和解释。但是通常来说,一棵简单的树并不能产生有效的结果。这就是随机森林算法的用武之地。 随机森林是基于树的机器学习算法,该算法利用了多棵决策树的力量来进行决策。...让我们在做出结论之前,先看看过两种算法的具体情况。 随机森林和决策树的冲突(代码) 本部分,我们将使用Python实现决策树和随机森林算法来解决一道二分类问题。...但是我要说的是——尽管结果不稳定,且依赖于特定的特征集,决策树真的很有帮助,因为他们更容易去解释、训练更快。任何对数据科学缺乏知识的人都可以使用决策树进行快速的数据驱动决策。

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    使用scikit-learn解释随机森林算法

    在以前的一篇博文里,我讨论过如何将随机森林算法转化为一个“白盒”,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即 我多次想找相关的代码。...然而,绝大多数的随机森林算法库(包括scikit-learn)不暴露预测过程的树路径(tree paths)。sklearn的实现方法需要一个额外补丁来暴露。...庆幸的是,scikit-learn自0.17版起在API中添加了两项功能,使得这个过程相对而言比较容易理解:获取用于预测的所有叶子节点的ID,并存储所有决策树的所有节点的中间值,而不仅仅只存叶子节点的。...总结 让随机森林算法的预测结果具有解释性也很容易,几乎达到了线性模型的解释能力。有了treeinterpreter,这个步骤只需几行代码就能搞定。...,关注推荐算法、机器学习领域。

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    使用scikit-learn解释随机森林算法

    在以前的一篇博文里,我讨论过如何将随机森林算法转化为一个“白盒”,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即 我多次想找相关的代码。...然而,绝大多数的随机森林算法库(包括scikit-learn)不暴露预测过程的树路径(tree paths)。sklearn的实现方法需要一个额外补丁来暴露。...庆幸的是,scikit-learn自0.17版起在API中添加了两项功能,使得这个过程相对而言比较容易理解:获取用于预测的所有叶子节点的ID,并存储所有决策树的所有节点的中间值,而不仅仅只存叶子节点的。...注意:需要用到仍在开发中的scikit-learn 0.17,你在下面的链接中能找到安装方法http://scikit-learn.org/stable/install.html#install-bleeding-edge...总结 让随机森林算法的预测结果具有解释性也很容易,几乎达到了线性模型的解释能力。有了treeinterpreter,这个步骤只需几行代码就能搞定。

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    使用scikit-learn解释随机森林算法

    文/CSDN 译者/赵屹华 校检/刘帝伟、朱正贵、李子健 责编/周建丁 赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。...绝大多数的随机森林算法库(包括scikit-learn)不暴露预测过程的树路径(tree paths)。sklearn的实现方法需要一个额外补丁来暴露。...庆幸的是,scikit-learn自0.17版起在API中添加了两项功能,使得这个过程相对而言比较容易理解:获取用于预测的所有叶子节点的ID,并存储所有决策树的所有节点的中间值,而不仅仅只存叶子节点的。...注意:需要用到仍在开发中的scikit-learn 0.17,你在下面的链接中能找到安装方法http://scikit-learn.org/stable/install.html#install-bleeding-edge...总结 让随机森林算法的预测结果具有解释性也很容易,几乎达到了线性模型的解释能力。有了treeinterpreter,这个步骤只需几行代码就能搞定。 ----

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    之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。...scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分。...1. scikit-learn SVM算法使用概述     scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类。...SVC和NuSVC没有这个参数 是否用对偶形式优化dual  这是一个布尔变量,控制是否使用对偶形式来优化算法默认是True,即采用上面第二节的分类算法对偶形式来优化算法。...默认是200,即200MB. 6. SVM算法库其他调参要点     上面已经对scikit-learn中类库的参数做了总结,这里对其他的调参要点做一个小结。

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    在学习决策树算法之前,首先介绍几个相关的基本概念。 ?...决策树算法原理与sklearn实现 简单地说,决策树算法相等于一个多级嵌套的选择结构,通过回答一系列问题来不停地选择树上的路径,最终到达一个表示某个结论或类别的叶子节点,例如有无贷款意向、能够承担的理财风险等级...决策树属于有监督学习算法,需要根据已知样本来训练并得到一个可以工作的模型,然后再使用该模型对未知样本进行分类。...在决策树算法中,构造一棵完整的树并用来分类的计算量和空间复杂度都非常高,可以采用剪枝算法在保证模型性能的前提下删除不必要的分支。...扩展库sklearn.tree中使用CART算法的优化版本实现了分类决策树DecisionTreeClassifier和回归决策树DecisionTreeRegressor,官方在线帮助文档为https

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    Chefboost:一个轻量级的决策树框架

    我们可以从多个算法中选择一个来训练决策树。 在最后一点之后,chefboost提供了三种用于分类树的算法(ID3、C4.5和CART)和一种用于回归树的算法。...老实说,我并不完全确定scikit-learn目前实现的是哪种算法,所以我查看了文档(其中也提供了算法的漂亮而简洁的总结)。...事实证明,scikit-learn使用了CART算法的优化版本,但是没有对类别特征的支持。...为了训练模型,我们使用fit函数并传递数据帧(包含正确格式的数据)和配置字典作为参数。这一次,我们只表示希望使用CART算法。...最后,我想比较一下chefboost和scikit-learn的速度。当然,后一个库中的决策树需要不同格式的数据,因此我们相应地准备数据。

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    使用Python中从头开始构建决策树算法

    目标是通过选择使信息增益最大化的属性,在决策树中创建信息量最大的分割。 在Python中实现决策树算法 有了以上的基础,就可以使用Python从头开始编写Decision Tree算法。...预测方法使用训练好的决策树进行预测。如果到达一个叶节点(带有标签的节点),它将叶节点的标签分配给X中的所有数据点。...,并且可以使用不同的算法来进行计算,比如ID3 算法使用信息增益作为特征选择的标准,该标准度量了将某特征用于划分数据后,对分类结果的不确定性减少的程度。...ID3、C4.5 和 CART 算法都是基于决策树的经典算法,像Xgboost就是使用的CART 作为基础模型。 总结 以上就是使用Python中构造了一个完整的决策树算法的全部。...决策树的核心思想是根据数据的特征逐步进行划分,使得每个子集内的数据尽量属于同一类别或具有相似的数值。在构建决策树时,通常会使用一些算法来选择最佳的特征和分割点,以达到更好的分类或预测效果。

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    scikit-learn 支持向量机算法使用小结-3.9

    之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结。...1. scikit-learn SVM算法使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类。...3)高斯核函数(Gaussian Kernel),在SVM中也称为径向基核函数(Radial Basis Function,RBF),它是libsvm默认的核函数,当然也是scikit-learn默认的核函数...一般情况下,对非线性数据使用默认的高斯核函数会有比较好的效果,如果你不是SVM调参高手的话,建议使用高斯核来做数据分析。 4....2)在特征数非常多的情况下,或者样本数远小于特征数的时候,使用线性核,效果已经很好,并且只需要选择惩罚系数C即可。 3)在选择核函数时,如果线性拟合不好,一般推荐使用默认的高斯核'rbf'。

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    独家 | 使用Python了解分类决策树(附代码)

    本教程介绍了用于分类的决策树,即分类树,包括分类树的结构,分类树如何进行预测,使用scikit-learn构造分类树,以及超参数的调整。 ?...分类树是个贪婪算法,这意味着它会默认一直分裂直到得到纯节点。而且,该算法会为不纯节点选择最佳分割点(我们会在下节介绍数学方法)。 ? 在上图中,树的最大深度为2。...我猜测,基尼指数之所以是scikit-learn默认值,是因为熵的计算过程略慢一些(因为它使用了对数)。 ? 不同的不纯度度量(基尼指数和熵)通常会产生相似的结果。...在结束本节之前,我应注明,各种决策树算法彼此不同。比较流行的算法有ID3,C4.5和CART。Scikit-learn使用了CART算法的优化版本。你可以点击此处了解它的时间复杂度。...使用Python实现分类树 我们在上节介绍了分类树的理论。之所以需要学习如何使用某个编程语言来实现决策树,是因为处理数据可以帮助我们来理解算法

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    2.1装袋决策树 装袋算法在数据具有很大的方差时非常有效,最常见的例子就是决策树的装袋算法。下面将在scikit-learn中通过BaggingClassifier实现分类与回归树算法。...本例中创建了100棵决策树,代码如下: 执行结果如下: 2.2随机森林 顾名思义,随机森林是用随机的方式建立一个森林,森林由很多的决策树组成,而且每一棵决策树之间是没有关联的。...但它与随机森林有两个主要的区别: (1)随机森林应用的是Bagging模型,而极端随机树是使用所有的训练样本得到每棵决策树,也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本。...使用AdaBoost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征,并放在关键的训练数据上面。在scikit-learn中的实现类是AdaBoostClassifier。...但是,在scikit-learn中不提供加权算法。下面通过一个例子来展示在scikit-learn中如何实现一个投票算法。在scikit-learn中的实现类是VotingClassifier。

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    scikit-learn Adaboost类库使用小结

    默认决策树,即AdaBoostClassifier默认使用CART分类树DecisionTreeClassifier,而AdaBoostRegressor默认使用CART回归树DecisionTreeRegressor...由于SAMME.R使用了概率度量的连续值,迭代一般比SAMME快,因此AdaBoostClassifier的默认算法algorithm的值也是SAMME.R。...我们一般使用默认的SAMME.R就够了,但是要注意的是使用了SAMME.R, 则弱分类学习器参数base_estimator必须限制使用支持概率预测的分类器。SAMME算法则没有这个限制。     ...DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的参数基本类似,在scikit-learn决策树算法类库使用小结这篇文章中我们对这两个类的参数做了详细的解释。...6) 最大叶子节点数max_leaf_nodes: 通过限制最大叶子节点数,可以防止过拟合,默认是"None”,即不限制最大的叶子节点数。如果加了限制,算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树

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    【Python机器学习】系列五决策树非线性回归与分类(深度详细附源码)

    scikit-learn决策树实现算法是CART(Classification and Regression Trees, 分类与回归树)算法, CART也是一种支持修剪的学习算法。...scikit-learn研究决策树算法, 既支持信息增益, 也支持基尼不纯度。到底用哪种方法并没有规定, 实际上, 它们产生的结果类似。一般的决策树都是两个都用, 比较一下结果, 哪个好用哪个。...我们创建了pipeline和DecisionTreeClassifier类的实例, 将criterion参数设置成entropy, 这样表示使用信息增益启发式算法建立决策树。...随机森林通常用其决策树集合里每个决策树的预测结果的均值或众数作为最终预测值。scikit-learn里的随机森林使用均值作为预测值。...另外,决策树支持多输出任务,单一决策树可以用于多类分类,不需要使用one-versus-all策略。

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    这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起使用。...拟合决策树 现在,我们可以使用 上面导入的DecisionTreeClassifier拟合决策树,如下所示: 我们使用简单的索引从数据框中提取X和y数据。...包括: get_code –为决策树编写伪代码, visualize_tree –生成决策树的图形。 encode_target –处理原始数据以与scikit-learn一起使用。...该功能需要 特征X, 目标y, (决策树)分类器clf, 尝试参数字典的param_grid 交叉验证cv的倍数,默认为5。...与网格搜索类似,参数为: 功能X 目标y (决策树)分类器clf 交叉验证cv的倍数,默认为5  n_iter_search的随机参数设置数目,默认为20。 好的,我们已经定义了所有函数。

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