首先先看Iris数据集 Sepal.Length--花萼长度 Sepal.Width--花萼宽度 Petal.Length--花瓣长度 Petal.Width--花瓣宽度 通过上述4中属性可以预测花卉属于Setosa,Versicolour,Virginica 三个种类中的哪一类 决策树 by CART 决策树有挺多种,这里讲下CART CART的执行过程是这样的: 用特征值k和下限tk二分子集 不断二分,直到到达最大深度或者划分不能再减少不纯度为止 这一下sklearn都会自动帮我们完成,我们…

https://blog.csdn.net/weixin_43383558/article/details/84303339?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-…

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同…

目录 决策树CART算法 一.决策树CART算法学习目标 二.决策树CART算法详解 2.1 基尼指数和熵 2.2 CART算法对连续值特征的处理 2.3 CART算法对离散值特征的处理 2.4 CART算法剪枝 2.4.1 生成剪枝后的决策树 2.4.2 选择最优子树 2.5 CART算法剪枝流程 2.5.1 输入 2.5.2 输出 2.5.3 流程 三.决策树CART算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 分类CART树算法流程 3.4 回归CART树算法流程 3.4.1 处理连续值…

CART生成 CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支.这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入空间即特征空间划分为有限个单元,并在这些单元上确定预测的概率分布,也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布. CART算法由以下两步组成: 决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大: 决策树剪枝:用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时损失函数最小作为剪枝的标准. CART决策树的生成就是…

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M…

1.CART简介 CART是一棵二叉树,每一次分裂会产生两个子节点.CART树分为分类树和回归树. 分类树主要针对目标标量为分类变量,比如预测一个动物是否是哺乳动物. 回归树针对目标变量为连续值的情况,比如预测一个动物的年龄. 如果是分类树,将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性: 如果是回归树,选择能够最小化两个节点样本方差的分裂属性.CART跟其他决策树算法一样,需要进行剪枝,才能防止算法过拟合从而保证算法的泛化性能. 2.CART分类树 2.1算法详解 CART分类树预测分类离散型…

OvO与OvR 前文书道,逻辑回归只能解决二分类问题,不过,可以对其进行改进,使其同样可以用于多分类问题,其改造方式可以对多种算法(几乎全部二分类算法)进行改造,其有两种,简写为OvO与OvR OvR one vs rest,即一对剩余所有,如字面意思,有的时候称为OvA,one vs all 假设有四个类别,对于这种分类问题,可以将一个类别选中以后,使其他三个类别合并为一个类别,即其它类别,这样就换变为二分类问题了,这种可以形成四种情况,选择预测概率高的,也就是说,有n个类别就进行n次分类,然…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Oct 31 20:59:39 2018 脚本描述:采用boosting思想开发一个解决二分类样本不平衡的多估计器模型 @author: WZD """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split impo…

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是…