使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor

>> Score 最近用随机森林玩了 Kaggle 的泰坦尼克号项目,顺便记录一下. Kaggle - Titanic: Machine Learning from Disaster Ongoing: Top 8% >> Details Sample Code download here

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz

Kaggle初体验之泰坦尼特生存预测 学习完了决策树的ID3.C4.5.CART算法,找一个试手的地方,Kaggle的练习赛泰坦尼特很不错,记录下 流程     首先注册一个账号,然后在顶部菜单栏Competitions里面搜索Titanic,找到Titanic练习赛,练习赛就用用于帮助新手入门的,在比赛的页面有很多的入门推荐,很值得去一看. 获取数据集 探索数据集 清洗数据集 特征选择 训练数据集 预测数据集 提交结果文件 获取数据集     数据集在比赛面板菜单栏的Data里面,有三个数据集

机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 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,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出. 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测. 一.决策树与ID3概述1.决策树 决策树,其结构和树非常相似,因此得其名决策树.决

决策树分类算法 1.概述 决策树(decision tree)——是一种被广泛使用的分类算法. 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 在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用. 2.算法思想 通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象.现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢

Kaggle_Titanic生存预测 -- 详细流程吐血梳理 https://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78725881 Kaggle中Titanic项目简单入门 https://blog.csdn.net/masbbx123/article/details/79311278 Kaggle系列--Titanic 80%+精确度纪录 https://blog.csdn.net/yobobobo/article/details/48194021

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习,这个kaggle的竞赛题,网上有很多人都分享过,而且都很成熟,也有些写的非常详细,我主要是在牛人们的基础上,按照数据挖掘流程梳理思路,然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式. 数据挖掘的一般过程是:数据预览——>数据预处理(缺失值.离散值等)——>变量转换(构造新的衍生变量)——>数据探索(提取特征)——>训练——>调优——>验证 1 数据预览 1.1 head() 预览数据集的前面几条数据可以大致

前言 这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析.强烈建议在做这个比赛的时候,再看一遍电源<泰坦尼克号>,可能会给你一些启发,比如妇女儿童先上船等.所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有先后顺序的. 1,背景介绍 1912年4月15日,载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女

本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型. 1.使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 (6)使用算法:存储数的数据结构,以使下次使用时无需重新构造树 trees.py如下: #!/u

前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取(https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10636501.html)和对获取的数据进行可视化分析(https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10643941.html),这次我们就用 sklearn 对不同学历和工作经验的 python 数据分析师做一个简单的工资预测.由于在前面两篇博客中已经了解了数据集的大概,就直接进入正题. 一.对薪资进行转换 在这之前先导入模块并读入文件,不

最近开始学习机器学习,以下会记录我学习中遇到的问题以及我个人的理解 决策树算法,网上很多介绍,在这不复制粘贴.下面解释几个关键词就好. 信息熵(entropy):就是信息不确定性的多少 H(x)=-ΣP(x)log2[P(x)].变量的不确定性越大,熵就越大. 信息获取量(Information Gain):这是ID3算法中定义的一个选择属性判断结点的算法.Gain(A)=H(D)-HA(D).就是本的信息熵与下一级的信息熵之差.用来确定信息获取量的多少,信息获取量最多的即选择为本级的判断属性.

1.scikit-learn决策树算法库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor. 本实例采用分类库来做. 2.各环境安装 我使用的是python3环境 安装scikit-learn:pip3 install scikit-learn 安装numpy:pip3 install numpy 安装

1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同

# coding: utf-8 # In[142]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # In[143]: # 导入数据 titanic = pd.read_csv('train.csv') titanic.head(5) # print(titanic.describe()) # In[144]: titanic['Age'] = titanic['Age'].fillna(titan

1.准备数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models,layers dftrain_raw = pd.read_csv('./data/titanic/train.csv') dftest_raw = pd.read_csv('./data/titanic/test.csv')

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上次已经讲了怎么下载数据,这次就不说废话了,直接开始.首先导入相应的模块,然后检视一下数据情况.对数据有一个大致的了解之后,开始进行下一步操作. 一.分析数据 1.Survived 的情况 train_data['Survived'].value_counts() 2.Pclass 和 Survived 之间的关系 train_data.groupby('Pclass')['Survived'].mean() 3.Embarked 和 Survived 之间的关系 train_data.grou