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...
【机器学习笔记】8 决策树-C4.5算法
C4.5 算法是 Ross 对 ID3 算法的改进。 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，而C4.5用的是信息增益率。 在决策树构造过程中进行剪枝。 对非离散数据也能处理。 能够对不完整数据进行处理。过拟合的原因： 为了尽可能正确分类训练样本，节点的划分过程会不断重复直到不...
【Python机器学习实战】决策树与集成学习（四）——集成学习（2）GBDT
本打算将GBDT和XGBoost放在一起，但由于涉及内容较多，且两个都是比较重要的算法，这里主要先看GBDT算法，XGBoost是GBDT算法的优化和变种，等熟悉G...
机器学习：回归决策树（Python）
一、平方误差的计算 square_error_utils.py import numpy as npclass SquareErrorUtils: """ 平方误差最小化准则，选择其中最优的一个作为切分点 对特征属性进行分箱处理 """ @staticmethod ...
决策树与随机森林算法
决策树与随机森林算法 决策树算法概述 决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。在决策树中，每个节点代表某个对象，分叉路径表示可能的属性值，而叶节点则对应着从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象值。通过分析训练数据，决策树学习如何将输入特征映射到输出标签，从...
基于决策树的金融市场波动性预测与应用
基于决策树的金融市场波动性预测与应用 项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结 LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（Gradient Boosting Machine）的实现。梯度提升机是一种集成学习方法，通过串行训练多...
决策树算法以及matlab实现ID3算法
本文将详细介绍ID3算法，其也是最经典的决策树分类算法。1、ID3算法简介及基本原理 ID3算法基于信息熵来选择最佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大...
决策树算法
1、决策树的工作原理（1）找到划分数据的特征，作为决策点（2）利用找到的特征对数据进行划分成n个数据子集。（3）如果同一个子集中的数...
决策树算法简介及其MATLAB实现代码
目录决策树原理概述决策树的经典算法：ID3算法改进：C4.5算法MATLAB实现决策树分类算法决策树原理概述决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其进行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试， 其分支就代表测试的每个结果（yes no表示正类、负类）;而树上的每个叶子节点均代...
用graphviz可视化决策树
1.安装graphviz。graphviz本身是一个绘图工具软件，下载地址在：http://www.graphviz.org/。如果你是linux，可以用apt-g...
《统计学习方法》——从零实现决策树
决策树决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶子节点代表一种分类结果。决策树学习的三个步骤：特征选择通...
【决策树】泰坦尼克号幸存者预测项目
项目目标泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的还难事件之一，在船上的2224名乘客和机组人员中，共造成1502人死亡。本次项目的目标是运用机器学习工具来预测哪些...
决策树详解，从熵说起
熵，一个神奇的工具，用来衡量数据集信息量的不确定性。首先，我们先来了解一个指标，信息量。对于任意一个随机变量X，样本空间为{X1,X2，...,Xn},对于任意的样本Xi，样本Xi的信息量也就是l(Xi) = -log(p(Xi))。由于p(Xi)是为样本Xi的概率，也可以说是类Xi的概率，...
数据挖掘入门系列教程（四）之基于scikit-lean实现决策树
数据挖掘入门系列教程（四）之基于scikit-lean决策树处理Iris加载数据集数据特征训练随机森林调参工程师结尾 数据挖掘入门系列教程（四）之基于sc...