爱python网_python

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我是靠谱客的博主腼腆黄豆，最近开发中收集的这篇文章主要介绍爱python网_python，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

ID3、C4.5和CART三种经典的决策树模型分别使用了信息增益、信息增益比和基尼指数作为选择最优的划分属性的准则来构建决策树。以分类树来说，构建决策树的过程就是从根节点(整个数据集)向下进行节点分裂(划分数据子集)的过程，每次划分需要让分裂后的每个子集内部尽可能包含同一类样本。信息增益和信息增益比 ...

rezero

机器学习

2020-06-06

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第23篇文章，我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，C ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第22篇文章，我们继续决策树的话题。上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文 ...

简介先看一个例子，某银行是否给用户放贷的判断规则集如下： if 年龄==青年: if 有工作==是: if 信贷情况==非常好: 放 else: 不放 else: if 有自己的房子==是: if 信贷情况==一般: 不放 else: 放 else: if 信贷情况==非常好 or 信贷情况==好 ...

本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。决策树的定义决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单 ...

决策树算是比较常见的数据挖掘算法了，最近也想写点算法的东西，就先写个决策树吧。一. 什么是决策树决策树是什么，我们来“决策树”这个词进行分词，那么就会是决策/树。大家不妨思考一下，重点是决策还是树呢？其实啊，决策树的关键点在树上。我们平时写代码的那一串一串的If Else其实就是决策树 ...

1. 决策树算法 1.1 背景知识信息量$I(X)$：指一个样本/事件所蕴含的信息，如果一个事情的概率越大，那么就认为该事件所蕴含的信息越少，确定事件不携带任何信息量 $I(X)= log(p(x))$ 信息熵$H(X)$：用来描述系统信息量的不确定度(均值)，熵只依赖于随机变量X的分布，与取值无 ...

1. 什么是决策树 1.1 决策树的基本思想其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去... ...

mantch

机器学习

2019-07-07

主要是分享决策的基本知识点，重点在分类决策树上，对于回归的决策树后面在给出。希望大家和我一起做知识的传播者啦！:smile: :smiley: :grin: :open_mouth: [TOC] 决策树英文名字：Descision Tree 什么是决策树举个校园相亲的例子，今天校园的小猫(女)和 ...

一、决策树原理介绍 1、决策树的定义决策树是一种基本分类与回归的方法，本文主要讲述的是分类的决策树，决策树模型呈树型结构，如下图1所示，决策树主要由节点和有向边组成，节点主要分为内部结点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，内部节点包括：根节点、父节点、子节点，叶节点表示一个类。根节点无父节点 ...

1.决策树 1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点：优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较... ...

mantch

机器学习

2018-12-23

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd #引入数据 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housinghou ...

yjz8888

2018-12-19

决策树是一种很基本的分类与回归方法，但正如前面博文机器学习排序算法：RankNet to LambdaRank to LambdaMART中所讲的LambdaMART算法一样，这种最基本的算法却是很多经典、复杂、高效的机器学习算法的基础。关于什么是决策树，网上一搜就会有很多博客文章，所以本文并不想讨... ...

一、C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法，它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题。它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的，可以参考我的上一篇博客：https://www.cnblogs ...

1 决策树概述决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直 ...

why957

机器学习

2018-07-19

前文参考： Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析数据的构建在这张表中我们可以发现这里有5个数据，这里有三个特征(评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000) ...

介绍决策树分为分类决策树和回归决策树：上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树：监督学习——决策树理论与实践(上)：分类决策树决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象/分类， ...

基于数据的多重抽样的分类器可以将不通的分类器组合起来，这种组合结果被称为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithom) bagging : 基于数据随机抽样的分类器构建方法自举汇聚法，也称bagging方法，从原始数据集通过随机抽样选择s次后得到s个新数据 ...

决策树的学习器，不太适合用数学公式表示。它构造了一个树形结构来建立模型，每个测试样本能在树上找到属于自己的叶节点，把自己归为该叶节点所标记的类别。那么如何构造决策树？关键是选择哪个属性作为树的分支节点，这里用到了信息论的概念通过计算信息增益，信息增益越大，意味着使用这个属性进行划分所获得的“ ...

本文介绍如何利用决策树/判定树(decision tree)中决策树归纳算法(ID3)解决机器学习中的回归问题。文中介绍基于有监督的学习方式，如何利用年龄、收入、身份、收入、信用等级等特征值来判定用户是否购买电脑的行为，最后利用python和sklearn库实现了该应用。 1、决策树归纳算法(ID ...