概述 sklearn中决策树的类都在 tree 这个模块下.这个模块总共包含五个类: tree.DecisionTreeClassifier:分类树 tree.DecisionTreeRegressor:回归树 tree.export_graphviz:将生成的决策树导出为DOT格式,画图专用 tree.ExtraTreeClassifier:高随机版本的分类树 tree.ExtraTreeRegressor:高随机版本的回归树 sklearn基本建模流程: 在这个流程下,分类树对应的代码为:…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支 算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念 设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…

sklearn CART决策树分类 决策树是一种常用的机器学习方法,可以用于分类和回归.同时,决策树的训练结果非常容易理解,而且对于数据预处理的要求也不是很高. 理论部分 比较经典的决策树是ID3.C4.5和CART,分别分析信息增益.增益率.基尼指数,总体思想是不断降低信息的不确定性,最后达到分类的目的. 这里介绍的CART(Classification And Regression Tree)决策树选用基尼指数(Gini Index)来依次选择划分属性 \[Gini(D)=\sum_{k=1…

使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类 要求: 建立分类模型,至少包含4个剪枝参数:max_depth.min_samples_leaf .min_samples_split.max_features和criterion参数. 运用GridSearchCV,寻找出最优参数. 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线. 步骤: 一.导入各种我们需要的模块或者数据集等 graphviz安装(安装完配置好路径还是不行的话重启一下电脑) from sklearn import tr…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记来源于CDA DSC,L2-R语言课程所学进行的总结. 一.介绍:梯度提升树(Gradient Boost Decision Tree) Boosting算法和树模型的结合.按次序建立多棵树,每棵树都是为了减少上一次的残差(residual),每个新的模型的建立都是为了使之前模型的残差往梯度方向减少.最后将当前得到的决策树与之前的那些决策…

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以…

1.决策树的构造 createBranch伪代码: 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 调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中 RETURN 分支节点 划分数据集的大原则:将无序的数据变的更加有序.在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益,获得信息增益最高的特征就是最好的选择 熵定义为信息的期望值.熵越大越离散. 计算给定数据集的香农熵 def…

一.简介 决策树分类算法(decision tree)通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类.其典型算法包括ID3算法.C4.5算法.C5.0算法.CART算法等.每一个决策树包括根节点(root node),内部节点(internal node)以及叶子节点(leaf node). 根节点:表示第一个特征属性,只有出边没有入边,通常用矩形框表示. 内部节点:表示特征属性,有一条入边至少两条出边,通常用圆圈表示. 叶子节点:表示类别,只有一条入边没有出边,通常用三角表示. 决策树算法主要用于…

现在要介绍的是ID3决策树算法,只适用于标称型数据,不适用于数值型数据. 决策树学习算法最大的优点是,他可以自学习,在学习过程中,不需要使用者了解过多的背景知识.领域知识,只需要对训练实例进行较好的标注就可以自学习了. 建立决策树的关键在于当前状态下选择哪一个属性作为分类依据,根据不同的目标函数,有三种主要的算法: ID3(Iterative Dichotomiser) C4.5 CART(Classification And Regression Tree) 问题描述: 下面是一个小型的数据集…

sklearn数据集 (一)机器学习的一般数据集会划分为两个部分 训练数据:用于训练,构建模型. 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效. 划分数据的API:sklearn.model_selection.train_test_split 示例代码如下: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 使用加载器读取数据并存入变量iris iris…