手把手生成决策树(dicision tree) 标签: Python 机器学习 主要參考资料: Peter HARRINGTON.机器学习实战[M].李锐,李鹏,曲亚东,王斌译.北京:人民邮电出版社, 2013. 李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社, 2012 原文链接:http://blog.csdn.net/xuelabizp/article/details/50979469 1.什么是决策树 决策树是一种主要的分类和回归方法.本文主要解说用于分类的决策树. 决策树就是依据相关的…

前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树…

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…

决策树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布.树的最顶层是根结点.  决策树的构建 想要构建一个决策树,那么咱们首先就需要有一定的已知信息来作为决策树的构建依据. 我们采用下图的数据来进行构建 决策树 一个完整的数据应该包括数据特征和对应的决策信息 下表中的数据,代表对购买电脑的客户信息的记录,分为age/imcome/student...等信息 在该数据源中,age 到 credit_rating 这4列称…

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型 决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242     决策树优点和缺点 决策树优点 1.简单易懂,很好解读,可视化 2.可以变量筛选 缺点 1.决策树…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面三篇写了线性回归,lasso,和LARS的一些内容,这篇写一下决策树这个经典的分类算法,后面再提一提随机森林.关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术博客,本文中借用的地方我都会写清楚出处,写这篇[整理文章]的目的是对决策树的概念原理.计算方法进行梳理.本文主要参考文献的[1][2]的图片和例子.另外,[3]写的也比较仔细,…

Decision Tree 及实现 标签: 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报  分类: Data Mining(25)  Python(24)  Machine Learning(46)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树),分为以下几个步骤: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feat…

本文转自:http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/05/17/2539023.html 最近在研究规则引擎,需要学习决策树.决策表等算法.发现篇好文对我这个初学者很有指导价值,先转再细品. 1. 什么是决策树 咱们直接切入正题.所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树. 机器学习中,决策树是一个预测模型:他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶…