Introduction: 分类与回归树(classification and regression tree, CART)模型由Breiman等人在1984年提出,CART同样由特征选择.树的生成及剪枝组成,既可以用于分类也可以用于回归,以下简要讨论树生成部分,在随后的博文中再探讨树剪枝的问题. Algorithm: step . 分别计算所有特征中各个分类的基尼系数 step 2. 选择有最小基尼系数的特征作为最优切分点,因$Gini(D,A_i=j)$最小,所以$A_i=j$作为最优切割点…

Python实现CART(基尼指数) 运行环境 Pyhton3 treePlotter模块(画图所需,不画图可不必) matplotlib(如果使用上面的模块必须) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否建树完成 su=>subroutine: 递归建树 op3=>operation: 选择基尼指数最小的为判决点 op4=>…

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I…

import random def partition(A, lo, hi): pivot_index = random.randint(lo, hi) pivot = A[pivot_index] A[pivot_index], A[hi] = A[hi], A[pivot_index] store_index = lo for i in range(lo, hi): if A[i] < pivot: A[i], A[store_index] = A[store_index], A[i] st…

视频分析: http://v.youku.com/v_show/id_XMTMyODkyNDA0MA==.html?from=y1.7-1.2 class Solution(object): def isHappy(self, n): if n==1: return True elif n==4: return False else: return self.isHappy(self.Happy(n)) def Happy(self,n): z=0 while n!=0: d=n%10 z+=p…

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转自:http://developer.51cto.com/art/201507/483510.htm 很多来自世界各地的程序员不求回报的写代码为别人造轮子.贡献代码.开发框架.开放源代码使得分散在世界各地的程序员们都能够贡献他们的代码与创新. Python就是这样一门受到全世界各地开源社区支持的语言.Python可以用来开发各种小工具软件.web应用.科学计算.数据分析等等,Python拥有大量的流行框架,比如Django.使用Python框架时,可以根据自己的需求插入不同的模块,比如可以用S…

Before introducing classes, I first have to tell you something about Python's scope rules. Class definitions play some neat tricks with namespaces, and you need to know how scopes and namespaces work to fully understand what's going on. Incidentally,…