关于决策树模型
决策树模型是一种常用的数据挖掘方法，它通过模拟人类决策过程来对数据进行分类或回归分析。决策树由节点和边组成，其中每个内部节点代表一个属性上的测试，每个分支代表测试的一个结果，而每个叶节点（树的末端）代表一个类别（在分类树中）或一个连续值（在回归树中）。决策树的构建过程基于特征选择，目标是创建一个简洁...
推荐系统系列3-基于决策树做推荐系统的方法
本文介绍了基于决策树做文本分类的原理 1、决策树概念 决策树是基于树的结构来进行决策的，这与人类的认...
解析百度Apollo之决策规划模块 - 程十三
解析百度Apollo之决策规划模块 本文是Apollo项目系列文章中的一篇，会解析自动驾驶系统中最核心的模块 - 决策规划模块。前言Apollo系统中的Planning模块实际上是整...
ID3决策树算法
一，简介ID3（Iterative Dichotmizer 3）1.什么是决策树学习决策树学习是以训练或样本数据集为基础的归纳学习算法，是用于分类和预测的重要技术。...
机器学习笔记-决策树(一)
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新的示例进行分类，这个把样本分类的任务，可以看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判别”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来...
机器学习【四】决策树
1、决策树简介1.1 决策树概述决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它能从给定的无序的训练样本中，提炼出树型的分类模型，树形中包含判断模块和终止模块。它是一种典...
数据挖掘中 决策树算法实现——Bash
数据挖掘中 决策树算法实现——Bash博客分类：数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵一、决策树简介：关于决策树，几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的。决策树，顾名思义就是用来做决定的树，一个分支就是一个决策过程。每个决策过程中涉及一个数据的属性，而且只...
数据挖掘之决策树
数据挖掘之决策树——学自北京大学莫同老师决策树示例决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法把由不同组成的总体分成较小且较具同质性的群体每一个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的叶子在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点上问题的不同回答导致了不同的分支，最后会到达一个叶子...
机器学习之决策树
3.1、摘要 在这一篇文章中，将讨论一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。3.2、决策树引导 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个...
鸢尾花——决策树
现有鸢尾花数据集iris.data。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sep...
Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树)
接上篇 CART算法的全称是Classification And Regression Tree，采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较...
【转】决策树分类算法及提升方法
1. 算法原理决策树（Decision Tree），又称判断树，它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知实例，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结...
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...
Python 线性SVM决策过程的可视化
# 1、导入需要的模块from sklearn.datasets import make_blobsfrom sklearn.svm import SVCimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 2、实例化参数，可视化数据集X,y = m...
算法学习——决策单调性优化DP
update in 2019.1.21 优化了一下文中年代久远的代码 的格式……什么是决策单调性？在满足决策单调性的情况下，通常决策点会形如1111112222224444445555588888.....即不可能会出现后面点的决策点小于前面点的决策点这种情况。那么这个性质应该如何使用呢？1，二分。...
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...