决策树的概念其实不难理解,下面一张图是某女生相亲时用到的决策树: 基本上可以理解为:一堆数据,附带若干属性,每一条记录最后都有一个分类(见或者不见),然后根据每种属性可以进行划分(比如年龄是>30还是<=30),这样构造出来的一棵树就是我们所谓的决策树了,决策的规则都在节点上,通俗易懂,分类效果好. 那为什么跟节点要用年龄,而不是长相?这里我们在实现决策树的时候采用的是ID3算法,在选择哪个属性作为节点的时候采用信息论原理,所谓的信息增益.信息增益指原有数据集的熵-按某个属性分类后数据集的熵.

Python实现ID3(信息增益) 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: 选择熵最大的为判决点 op4=>ope

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/FNpNJSMK5Vs8pwi0PbbBzw 说明:图片无法直接复制,请查看原文 导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋

常用的python可视化工具包是matplotlib,seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装.入坑python可视化,对有些人来说如同望山跑死马,心气上早输了一节.其实学习一门新知识,首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识,剩下的就让它在实践中拓展吧. 视图分类 可视化视图的分类常常从两个维度:变量个数和变量之间的关系.按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析.变量之间的关系常有下面四种: 比较关系,如:折线图. 联系,如:散点图. 构图,如:饼图. 分布,如:直方图. 知道

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋势线. 它带有数据集.颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样.Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可

Matplotlib是一个优秀的可视化库,它提供了丰富的接口,让Python的可视化落地显得非常容易上手.本系列是本人学习python可视化的学习笔记,主要用于监督自己的学习进度,同时也希望和相关的博友们进行交流. 由于本人是一名在职的数据分析师而并非开发人员,学习Python可视化主要是为了解决日常工作过程中遇到的数据自动可视化的问题.因此,学习计划打算是从基础入手(高手勿喷),使用的书籍为<python可视编程实践>这本书.整个学习计划是先按照这本书过一遍基础,然后根据实际使用过程中遇到的

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Python Visualization To

在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下绘制子图的步骤: 1.确定绘制的图形形状(如折线图/条状图/柱状图/饼图/散点图等) 2.填充x/y轴的数据 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?

英文出处:Chris Moffitt. Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Pyt

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python可视化pyecharts 简单介绍 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图.echartsjs首页:https://www.echartsjs.com/index.htmlpyecharts首页:http://pyecharts.herokuapp.com/pyecharts 开发文档:

二叉树是一个重要的数据结构, 本文基于"二叉查找树"的python可视化 pybst 包, 做了一些改造, 可以支持更一般的"二叉树"可视化. 关于二叉树和二叉查找树的概念以及常用操作和算法基础, 可以看后面的参考文章. ===================================二叉查找树可视化包 pybst ===================================pypi 有一个"二叉查找树"的可视化的package,

转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容

决策树python建模中的坑 代码 #coding=utf-8 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimport csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r"D:\workspace\python\files\A

Python可视化界面编程入门具体实现代码如所示: (1)普通可视化界面编程代码入门: import sysfrom PyQt5.QtWidgets import QWidget,QApplication #导入两个类来进行程序界面编程 if __name__=="__main__": #创建一个Application的类 app=QApplication(sys.argv) #创建一个窗口 w=QWidget() #设置窗口的尺寸大小 w.resize(400,200) # 移动窗口

一  ID3算法的大致思想 基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树来进行学习的.我们首先思考的是树的构造从哪里开始,这就涉及到选择属性进行树的构造了,那么怎样选择属性呢?为了解决这个问题,我们使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力,把分类能力最好的属性作为树根节点的测试.然后为根节点属性的每个可能值产生一个分支,并把训练样例排列到适当的分支之下.然后重复整个过程,用每个分支节点关联的训练样例来选取在该点被测试的最佳属性.这形成了对合格决策树的贪婪搜索,也就是算法从不回溯重新考虑

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

自己用Python写的数据挖掘中的ID3算法,现在觉得Python是实现算法的最好工具: 先贴出ID3算法的介绍地址http://wenku.baidu.com/view/cddddaed0975f46527d3e14f.html 自己写的ID3算法 from __future__ import division import math table = {'age': {'young', 'middle', 'old'}, 'income': {'high', 'middle', 'low'},