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)...
【菜鸟笔记|机器学习】决策树
之前先学习了线性模型，这次学习的是树形模型。由于决策树内容不多且易于理解，博主也没有花太多时间思考，本笔记较为精简，只记录决策树的划分选择。理论部分：决策树的关键在于如何选择最优划分属性。书中介绍了三种算法：ID3，C4.5，CART。其中ID3是最基础的算法。为减少过拟合，C4.5算法在ID3基础...
【机器学习】决策树总结|ID3 C4.5/C5.0 CHAID CART与QUEST
目录● 概要● 决策树模型 ● 特征选择 ● 决策树学习 ● 决策树剪枝● 决策树算法 ● ID3 ● C4.5/C5.0 ● CHAID ● CART ● QUEST概要决策树作为一种基本的分类与回归方法（更多时候指分类），是学习数据...
机器学习—决策树基础
决策树基础本文为周志华老师《机器学习》的读书笔记定义决策树是一类常见的机器学习算法，可基于离散型与连续型属性来生成决策树。决策树学习的目的是生成一棵泛化能力强，即处理未见示能力强的决策树。形状如下：决策树通过递归过程来生成，在决策树基本算法中，有三种情况会导致递归返回：当前节点包含的样本全属于同一类...
机器学习 - 决策树ID3算法
最近研究树模型，从最简单的决策树开始研究，扼要的说下最简单的ID3算法。对于机器学习的数据: train_x, train_y, test_x, test_y。当然test_y通常是被预测的值。对于决策树而言，就是事先利用train_x与train_y建立一颗泛化性能足够好的树，以供后期分类test...
决策树算法——熵与信息增益（Python3实现）
1、熵、条件熵与信息增益（1）熵（entropy） （2）条件熵（conditional entropy） （3）信息增益（information gain） 2、信息增益算法实现流程 2、数据集以及每个特征信息增益的计算2.1贷款申请样本数据表 ...
R语言 CART算法和C4.5算法（决策树）
关注微信号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客R版本：3.4.4最新的R官网取消了mvpart包，有需要的可以留言或者加微信，我用R3.6.1版本的显示这个包不能使用。还需要安装java环境，下载jdk,配置环境变量。draw.tree函数：绘制树状图J48函数：实现C4.5算法maptree包...
KNN，决策树，朴素贝叶斯对比与应用
拟解决基本问题描述问题一：数据量：1000特征：每年获得的飞行常客里程数玩视频游戏所耗时间比每周消费冰淇淋公升数标签：不喜欢的人魅力一般的人 极具魅力的人问题二：垃圾邮件过滤数据量50标签：非垃圾邮件（25）垃圾邮件（25）数据准备与数据预处理 （I）问题一 约会网站配对问题 （1）数据归一化：可...
决策树 | 分裂算法：ID3，C4.5，CART-三. CART算法
1. Gini系数公式 CART算法 采用Gini系数来衡量划分的有效性 G i n ...
机器学习-决策树算法+代码实现（基于R语言）
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些...
基于决策树实现葡萄酒分类
基于决策树实现葡萄酒分类 将葡萄酒数据集拆分成训练集和测试集，搭建tree_1和tree_2两个决策树模型，tree_1使用信息增益作为特征选择指标，B树使用基尼指数作为特征选择指标，各自对训练集进行训练，然后分别对训练集和测试集进行预测。输出以下结果： （1）tree_1（信息增益）在训练集上的准...
机器学习技法实现（一）：AdaBoost- Decision Stump （AdaBoost - 决策树的基于Matlab的实现）
经过前面对AdaBoost的总结，下面要基于Matlab实现AdaB...
人工智能与信息社会——基于决策树和搜索的智能系统
1【单选题】一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是(B)。A、指数级别B、对数级别C、常数级别D、线性级别2【单选题】人类对于知识的归纳总是通过(A)来进行的。A...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 决策树模型参数详解
决策树参数如下：class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion=\'gini\', splitter=\'best\', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, m...
机器学习之决策树（Decision Tree）
1 引言决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分...
Python机器学习算法 — 决策树（Decision Tree）
决策树 -- 简介 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生...
6、决策树（decision tree, DT）算法——监督分类
决策树（decision tree, DT）算法——监督分类 1、决策树（decision tree）算法决策树（decision tree）算法是根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确地分类，本质是从训练集中归纳出一组分类规则。...
用旧版本Matlab训练的 classregtree类的决策树model 在新版Matlab无法使用的解决方法
function result = TreeModelFunction(Features)% 分类的决策树% 1 if SL<5.45 then node 2 elseif SL>=5.45 then node 3 else setosa% 2 if SW<2.8 then...
【医学大模型】Text2MDT ：从医学指南中，构建医学决策树-Text2MDT 实现
Text2MDT 实现 = 特征1 + 特征2 + 特征3 + 特征4 + 特征5 特征1：预训练语言模型的应用 描述：利用像BERT这样的预训练语言模型（PLMs）来处理医学NLP任务。特征2：信息提取技术的发展 描述：应用不同的模型架构，如Seq2Seq生成模型，来处理不同的细粒度信息提取任务...
数据分析 - 机器学习-决策树
决策树：为了达到目标根据一定条件进行选择的过程 常用语：房地产、银行，为了找到核心客户的学习方法 常被用于分类和回归 决策树由 根节点，子节点、叶子节点 决策树的分类标准：熵 （表示一个系统内在的混乱程度）熵代表是分支下样本种类的丰富性 样本种类越多越混乱，熵值越大，决策树的构造深度就是熵值的降低...