CART(Classification And Regression Tree),分类回归树,,决策树可以分为ID3算法,C4.5算法,和CART算法.ID3算法,C4.5算法可以生成二叉树或者多叉树,CART只支持二叉树,既可支持分类树,又可以作为回归树. 分类树: 基于数据判断某物或者某人的某种属性(个人理解)可以处理离散数据,就是有限的数据,输出样本的类别 回归树: 给定了数据,预测具体事物的某个值:可以对连续型的数据进行预测,也就是数据在某个区间内都有取值的可能,它输出的是一个数值 CA…

决策树基于时间的各个判断条件,由各个节点组成,类似一颗树从树的顶端,然后分支,再分支,每个节点由响的因素组成 决策树有两个阶段,构造和剪枝 构造: 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造,通常有三种节点 1. 根节点:就是树的最顶端,最开始那个节点  (选择哪些属性作为根节点) 2. 内部节点: 就是树中间的那些节点 (选择哪些属性作为子节点) 3. 叶节点: 就是树最底部的节点,也就是决策的结果(什么时候停止并得到目标状态,叶节点) 剪枝: 实现不需要太多的判断,同样可以得到不错的结果,防止过…

决策树 -- 简介         决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的.每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树. 决策树是一种有监管学习的分类方法.决策树的生成算法有 ID3 .C4.5 和 CART(Classification And Regression Tree)等,CART的分类效果一般优于其他决策树.         决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始,待测数据与决策树…

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都…

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.…

点击了解更多Python课程>>> Python数据分析[炼数成金15周完整课程] 课程简介: Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言.也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定.Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用. Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库.它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起. 课程大纲: 第一部分. Python基础…

<Python数据分析与挖掘实战>的数据和代码,可从“泰迪杯”竞赛网站(http://www.tipdm.org/tj/661.jhtml)下载获得 1.Python数据结构 2.Numpy数组 import numpy as np #一般以np作为numpy的别名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) #创建数组 print(a) #输出数组 print(a[:3]) #引用前三个数字(切片) print(a.min()) #输出a的最小值 a.sort() #将a的元素从小…

大致扫了一遍,具体的代码基本都没看了,毕竟我还不懂python,并且在手机端的排版,这些代码没法看. 有收获,至少了解到以下几点: 一. Python的语法挺有意思的     有一些类似于JavaScript这种动态语言的特性在里面,比如多值赋值.比如Lambda表达式等,有机会可以找本python的入门书籍来看看,下面是2017年6月的最新语言排行版,可以看到,传统语言一直在衰退比如c.c#.Java.c++.php.perl等,而一些适应互联网发展的新兴语言一直在增长,比如Python.Ja…

本章讨论Python的内置功能,这些功能本书会用到很多.虽然扩展库,比如pandas和Numpy,使处理大数据集很方便,但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的. 我们会从Python最基础的数据结构开始:元组.列表.字典和集合.然后会讨论创建你自己的.可重复使用的Python函数.最后,会学习Python的文件对象,以及如何与本地硬盘交互. 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大.通晓它们才能成为熟练的Python程序员. 元组 元组是一个固定长度,不可改变的Pyt…

目录 python基础 python语言基础 Ipython的一些特性 Python语法基础 Python控制流 lambda表达式 Python的数据结构 元组 列表 字典 集合 列表.集合.字典推导式 未完待续.... python基础 python数据分析主要处理的是结构化数据(structured data)例如: 表格型数据,其中各列可能是不同的类型(字符串.数值.日期等).比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据. 多维数组(矩阵). 通过关键列(对于S…