代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction 决策树 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 创建分支的伪代码函数createBranch()如下所示:检测数据集中的每个子项是否属于同一分类:if so return 类标签; Else 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建分支节点 for 每个划分的子集 调用函…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 24 19:01:40 2018 @author: markli 采用信息增益作为特征选择原则构建决策树 """ import numpy as np; import pandas as pd; class DecisionTree(object): def __init__(self,features): """ feat…

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Dec 29 10:18:04 2017 @author: markli"""from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer;from sklearn import preprocessing;from sklearn import tree;from sklearn.externals.six impor…

科学经得起实践检验-python3.6通过决策树实战精准准确预测今日大盘走势(含代码) 春有百花秋有月,夏有凉风冬有雪: 若无闲事挂心头,便是人间好时节. --宋．无门慧开 不废话了,以下训练模型数据,采用本人发明的极致800实时指数近期的一些实际数据, 预测采用今日的真实数据 #coding=utf-8 __author__ = 'huangzhi' import math import operator def calcShannonEnt(dataset): numEntries = le…

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点…

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试…

文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章…

错误原因:pickle模块存储的是二进制字节码,需要以二进制的方式进行读写 1. 报错一:TypeError: write() argument must be str, not bytes 将决策树写入磁盘的代码如下: def storeTree(inputTree, filename): import pickle fw = open(filename, 'w') pickle.dump(inputTree, fw) fw.close() 改正后代码: fw = open(filename,…

本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐clone仓库后run cell all就可以了. github地址:https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3 转载请标明原文链接 1 原理 CART(Classification and Regression Trees,分类回归…

决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9482885.html ID3,C4.5算法缺点 ID3决策树可以有多个分支,但是不能处理特征值为连续的情况. 在ID3中,每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值来切分, 也就是说如果一个特征有4种取值,数据将被切分4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行中, 将不再起作用,所以…