python决策树

Python机器学习系列之scikit-learn决策树回归问题简单实践

1.决策树概述在前面几期的章节中Python机器学习系列之scikit-learn决策树原理简要概述Python机器学习系列之scikit-learn决策树分类问题简单实践我们分别简单介绍了一下决策树DecisionTree的原理，以及使用一个简单的案例介绍了下决策树是如何处理简单分类问题的。通过前...

机器学习之分类回归树(python实现CART)

机器学习之分类回归树(python实现CART)之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问题。ID3算法还不能处理连续性特征。下...

使用Scikit-Learn了解决策树分类

决策树是用于分类和回归任务的最基本的机器学习工具之一。在这篇文章中，我将介绍-以基尼杂质为标准的决策树算法拆分原则。决策树在现实生活数据分类中的应用。创建一个管道，并使用GridSearchCV为分类任务选择最佳参数。决策树决策树(以下简称DT)算法的思想是学习一组if/else问题来进行决策。决策...

Python机器学习系列之scikit-learn决策树分类问题简单实践

1.决策树分类问题实践在前面的一个章节中，我们简要地概述了一下决策树的原理知识，了解了一下决策树分支原理，调参过程以及可视化决策树：Python机器学习系列之scikit-learn决策树原理简要概述在决策树DecisionTree中，DecisionTreeClassifier是能够处理一些分类问...

python决策树-2

前篇讲解到了决策树的基本概念和构建，主要基于信息熵的计算和信息增益的计算。代码模块昨天还未更新，今天给大家讲解一下怎样用代码计算这两个变量。同时补充一下几个重要的概念。信息熵代码首先第一步统计所有指标。defexcel_L(file):#导入excel统计各类指标数值data=pd.re...

决策树和随机森林的理论、实现和超参数调整

#头条创作挑战赛#在本文中，我们将详细介绍决策树和随机森林模型。此外，我们将展示决策树和随机森林的哪些超参数对它们的性能有重要影响，从而使我们能够在欠拟合和过拟合之间找到最佳方案。在了解了决策树和随机森林背后的理论之后。，我们将使用Scikit-Learn实现它们。1.决策树决策树是预测建模机器学...

步步为营KDD:决策树算法

概述算法原理1.首先，找到能够最好地将数据集分裂的特性（feature，或叫属性），2.然后，对分裂后的子集执行同样的操作，3.直到没有属性能够继续分裂或子集中的实例都属于同一个类为止。采用熵（所有列别所有可能值包含的信息的期望值）来度量数据集的信息量，信息增益等于分裂前的熵减去分裂后的熵。数据类型...

机器学习入门第三章:决策树分类器-理论

欢迎来到监督学习的第三种基本分类算法。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。在这一部分中，我们将讨论理论和决策树背后的工作。我们将看到该算法的一些数学方面，即熵和信息增益。在第二部分中，我们修改了sklearn库中用于决策树分...

用Python实现机器学习算法之k-决策树算法并做注释说明

大家好！我是幻化意识流。下面是用Python实现k-决策树算法的示例代码，并附有注释说明：#导入所需的库fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_s...

机器学习项目实战7-Python实现决策树算法分类伪钞项目实战

预设条件中级IDE使用经验（JetbrainPycharm优先）了解Python运行环境及其命令使用对Python编程语言有很好的理解基本了解Pandas(处理数据框架)、Numpy、ScikitLearn和Matplot库一些统计学知识，对分析数据是有帮助的运行环境以下运行软件的版本号是经过验...