数据挖掘中的决策树
我们可以这么说，如今我们所处的时代就是大数据时代，我们在大数据时代力争做到从数据中获得有用的知识以便于在未来的生活中加以运用，这就离不开数据挖掘技术。所谓数据挖掘并不是挖掘大量的数据，而是挖掘有用的数据，就像挖矿一样，我们必须找到一个我们需要的数据，这就用到了决策树的知识。1.决策树的现状现如今，企...
深度学习分类算法系列之 -决策树
决策树的理解：决策树是一种一种类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。例如：决策树包含三种结点，并用含属性值标记（比如上图中的晴，雨，云）...
ENVI软件中决策树分类和监督分类算法比较
概述 本次实验采用多源遥感影像数据,结合ENVI遥感影像处理软件,建立面向对象决策树、自动阈值决策树的规则,实现决策树分类,并对分类结果做精度评价,最后将决策树分类方法与传统监督分类方法进行比较,简要分析了这两类分类方法的优劣。 分类方法 面向对象决策树分类,又称基于专家知识决策树分类,...
Python数据挖掘入门与实践 第三章 用决策树预测获胜球队（二） 随机森林(RandomForest)
紧接上文，我们来看一下，决策树在训练数据量很大的情况下，能否得到有效的分类模型。我们将会为决策树添加球队，以检测它是否能整合新增的信息。虽然决策树能够处理特征值为类别型的数据，但scikit-learn库所实现的决策树算法要求先对这类特征进行处理。用LabelEncoder转换器就能把字符串类型的球...
4.3.1有监督学习（三） - 决策树（Decision Tree） - 剪枝（Pruning）
简介决策树是与有监督学习中的常用方法。决策树的算法多见于分类问题中，即我们常说的分类树（Classification Tree）；少数情况下，决策树也可以用于连续问题，即回归树（Regression Tree）。若构建决策树的自变量过多，会产生高维度、过拟合等问题，因此，需要在全树的基础上进行剪枝，...
18、【易混淆概念集】第十一章2 实施定量风险分析 模拟、敏感性分析、决策树分析 风险应对策略 消极/威胁应对策略 积极/机会风险应对策略 开拓和提高的区别
本讲主要介绍PMBOK第十一章中的重要知识点，帮助你进一步理解。本节目录一、实施定量风险分析二、风险应对策略 一、实施定量风险分析【出处】PMBOK P428，11.4 实施定量风险分析。作用量化整体项目风险敞口，并提供额外的定量风险信息，以支持风险应对规划。并非所有项目都需要实施定量风险分析，定量...
c#与matlab混合编程 调用机器学习工具箱 决策树
首先是在 matlab 中训练模型，代码如下clear all;clc;%加载训练 测试数据y_valid = load('shuju/valid_data_label4.mat');y_valid = y_valid.valid_data_label4;x_valid = load('valid...
3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花
前面我们简单学习了线性回归、逻辑回归，不知道有没有做一个总结，那就是什么时候该用逻辑回归？从结果来观察，可以看到，线性回归的过程就是在找那个合适的方程，来尽量满足你的每行数据。即Y=ax + bx^2 + …….通过算法来寻找合适的a、b、c。一般来说，线性回归适用于最终结果和各属性之间有数值上的关...
julia语言中的决策树
决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，它呈现出一种树形结构，可以直观地展示决策的过程和结果。在决策树中，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别或者具体的数值。决策树的主要优点是模型具有可读性，分类速度快。 主要算法 构...
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（四）：分类分析-决策树
教程传送门：SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（一）：背景及软件简介SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（二）：数据描述性统计与可视化SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流...
【数据挖掘】决策树
一、分类与预测1、分类：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值（离散值）。 2、预测：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值（连续值）。 3、常见的方法 基于统计的方法 基于距离的方法基于决策树的方法（最广泛） 基于神经网络的方法二、决策树的基本原理构建决策树的基本过程： 构建决策树； 求见...
数据挖掘笔记——决策树
1.介绍 决策树是一种目标函数为离散值的学习方法(区别于回归)，学习到的函数可以用树形表示也可以使用if-then规则来增加可读性。 什么时候考虑使用决策树：(1)实例可以描述为属性-值对，即监督学习 ...
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例
(1) 创建机器学习所需环境python版本为Python 3.6.2**NumPy：**用于使用Python进行数值处理。**PIL：**一个简单的图像处理库。**scikit-learn：**包含我们今天要介绍的机器学习算法。Keras和**TensorFlow：**深度学习，后续使用，本篇博客...
机器学习之决策树模型最优属性选择方法
决策树模型是用于解决分类问题的一个模型，它的特点是简答、逻辑清晰、可解释性好。决策树是基于“树”结构进行决策的。每个“内部结点”对应于某个属性上的“测试”；每个分支对应于该测试的一种可能结果（也就是该属性的某个取值）每个“叶子结点”对应于一个“预测结果”决策树的学习过程：通过对训练样本的分析来确定“...
决策树学习心得
在数据科学与机器学习的领域中，决策树是一个经久不衰的经典算法。它以其直观性、易解释性和强大的分类能力而受到广泛关注。在深入学习决策树的过程中，我不仅对其算法原理有了更深入的理解，还体会到了它在实际应用中的巨大潜力。 一、初识决策树 初次接触决策树时，我被其简洁明了的树形结构所吸引。决策树通过一系列...
决策树理解
面试核心内容提纲一、决策树1.1 原理决策树是一种基本的分类与回归方法，其模型就是用一棵树来表示我们的整个决策过程。这棵树可以是二叉树（比如CART 只能是二叉树），也可以是多叉树（比如 ID3、C4.5 可以是多叉树或二叉树）。根节点包含整个样本集，每个叶节都对应一个决策结果（注意，不同的叶节点可...
决策树的剪枝：REP/PEP/CCP算法
当我们输入的原始数据有较多的变量时，通过决策树算法生成的决策树可能会非常的庞大。这样的一颗决策树在训练集上有很好的表现，但是在测试集上的表现往往不甚理想，这样的问题也被叫做过拟合问题。面对这样的问题，我们一般所采用的方法是对决策树进行剪枝操作。本文详细介绍了三种剪枝算法，并配以计算实例。文章目录决策...
决策树
1.什么是决策树决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都进行完毕，最终给出正确答案。第一个例子想象一个母亲要给这个女儿介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年...
决策树系列（二）：GBDT-梯度提升决策树-算法原理以及步骤
1 GBDT简介GBDT，英文全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，顾名思义，与梯度、boosting算法、决策树有关。是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，每一颗决策树也叫做基学习器，GBDT最后的结果就是将所有基学习器的结果相加。2 boost...
决策树——信息熵，条件熵，信息增益
1、信息熵信息熵是度量样本集的纯合度的一种常用的指标，熵值越大，随机变量的不确定性越高。比如： {0,0,01,1,1,1}{1,2,3,4,5,6,7}在这两组数据中，上面的数据的不确定性要小，只有两种可能性，抽中的数字2的概率为1/2。所以其熵值就低下面的那组数据的不确定性就要大，每个数字抽中...