Python实现CART(基尼指数)

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Python实现CART(基尼指数)

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=>…

B-经济学-基尼指数

目录基尼指数一.基尼指数简介更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 基尼指数一.基尼指数简介基尼指数(gini coefficient)代表了模型的不纯度,基尼指数越小,则不纯度越低:基尼指数越大,则不纯度越高,这和信息增益比是相反的. 假设一个训练集有$K$个类别,样本属于第$k$个类别的概率为$p_k$,则它的基尼指数为 \[ G(p…

决策树3:基尼指数--Gini index（CART）

既能做分类,又能做回归.分类:基尼值作为节点分类依据.回归:最小方差作为节点的依据. 节点越不纯,基尼值越大,熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介绍,如下图中介绍方差越小越好. 选择最小的那个0.3 代码: #整个c4.5决策树的所有算法: import numpy as np import operator def creatDataSet(): """ outlook-> 0:sunny | 1:overcast | 2:rain temperature->…

机器学习之分类回归树(python实现CART)

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…

python之抽象基类

抽象基类特点 1.不能够实例化 2.在这个基础的类中设定一些抽象的方法,所有继承这个抽象基类的类必须覆盖这个抽象基类里面的方法思考既然python中有鸭子类型,为什么还要使用抽象基类? 一是我们在某些情况下希望判定某个对象的类型: from collections.abc import Sized class Company: def __init__(self, empo): self.empo = empo def __len__(self): return len(self.empo)…

IMPLEMENTED IN PYTHON +1 | CART生成树

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实现维吉尼亚解密

# -*-coding:UTF-8-*- from sys import stdout miwen = "KCCPKBGUFDPHQTYAVINRRTMVGRKDNBVFDETDGILTXRGUD DKOTFMBPVGEGLTGCKQRACQCWDNAWCRXIZAKFTLEWRPTYCQKYVXCHKFTPONCQQRHJVAJUWETMCMSPKQDYHJVDAHCTRLSVSKCGCZQQDZXGSFRLSWCWSJTBHAFSIASPRJAHKJRJUMVGKMITZHFPDISPZLV…