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...
第五讲：决策树+随机森林+AdaBoost（上）
主要内容3 逻辑斯蒂回归（下）3.5 逻辑斯谛回归和凸优化问题3.5.1 什么是凸优化问题3.5.2 为什么说逻辑斯谛回归是一个凸优化问题3.6 多项逻辑斯谛回归3.6.1 模型3.6.2 策略3.6.3 算法3.6.4 正则化3.7 对比感知机、SVM和逻辑斯谛回归3.7.1 损失函数3.7.2 ...
《机器学习实战》3.3决策树项目案例02：预测隐形眼镜类型
搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多人工智能、机器学习干货csdn：https://blog.csdn.net/baidu_31657889/github：https://github.com/aimi-cn/AILearners1、项目简介在上一篇文章中，...
手把手教你理解决策树：从概念到应用
全文2.5K字，建议阅读时间5分钟。尽管决策树在机器学习中的使用已经存在了一段时间，但该技术仍然强大且受欢迎。本指南首先提供对该方法的介绍性知识，然后向您展示如何构建决策树，计算重要的分析参数以及绘制结果树。决策树是我学到的流行且功能强大的机器学习算法之一。这是一种非参数监督学习方法，可用于分类和回...
决策树基本概念梳理及简单应用
一、应用背景当在生活上决定“今天出门要不要带伞”，当在工作上需要分析“这个用户会不会流失”等诸如此类的问题，实际上我们就是在做决策。一般决策我们会这样思考“如果条件是这样这样, 那么我就选择A; 如果条件是那样那样, 那么我就选择B”。这样的思考过程，就与决策树算法的过程相类似。二、决策树概述决策树...
分类算法之决策树C4.5算法
C4.5，是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法，也是上节所介绍的ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 ...
使用C4.5算法实现决策树（Python）
使用C4.5算法实现一棵完整的树决策树的构建需要找到最优特征列对树的节点进行层层划分，而找寻最优特征列常用的有ID3，C4.5，CART三种方法，今天我给大家讲解一下如何使用C4.5算法来找到最优特征列来建立决策树。1.首先我们创建一组数据，该数据组一共由8组数据组成，共2列特征列，1列标签列fro...
机器学习笔记16——决策树剪枝算法原理及python实现案例
决策树剪枝算法1、算法目的2、算法基本思路：3、决策树损失函数4、剪枝类型：4.1 预剪枝4.2 后剪枝4.3 两种剪枝策略对比1、算法目的决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。同样层数的决策树，叶结点的个数越多就越复杂；同样的叶结点个数的决策树，层数越多越复杂。剪枝前相比于剪枝后，叶结点个...
机器学习-决策树
一、概述决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)...