51dev.com IT技术开发者社区

51dev.com 技术开发者社区

决策树

决策树的剪枝

决策树的剪枝

决策树算法原理(ID3,C4.5)决策树算法原理(CART分类树)CART回归树   决策树的剪枝是通过极小化决策树整体的损失函数。(决策树的生成只考虑局部最优,决策树的剪枝考虑全局最优)  设树T的叶节点为t,个数为|T|,该叶节点有Nt个样本点,其中k类的样本点有Ntk 个,k=1,2,...,...

决策树算法原理(ID3,C4.5)

决策树算法原理(ID3,C4.5)

决策树算法原理(CART分类树)CART回归树 决策树的剪枝   决策树可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时特别适合集成学习比如随机森林。   1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程,昆兰把这个算法叫做ID3。  熵度量了事物的不确定性,越不确定的事物...

决策树算法简单总结

决策树算法简单总结

·来自:https://mp.weixin.qq.com/s/tevVm0jlS6vZ3LCnczWD0w前言李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝。根据书的内容,做总结如下。 目录决策树不确定性的度量方法决策树的特征筛选准则决策函数的损失函数评估决策树最优模型的构建步骤决策树的...

python_机器学习_监督学习模型_决策树

python_机器学习_监督学习模型_决策树

 决策树模型练习:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview1.监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估:  a.准确率  b.速度  c.强壮行  d.可规模性  e.可解释性 2.什么是决策树/判定树(decisiont...

sklearn实现决策树算法

sklearn实现决策树算法

1、决策树算法是一种非参数的决策算法,它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断,最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法,也可以解决回归问题,具有很好的解释能力。另外,对于决策树的构建方法具有多种出发点,它具有多种构建方式,如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维...

决策树算法原理

决策树算法原理

//2019.08.17#决策树算法1、决策树算法是一种非参数的决策算法,它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断,最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法,也可以解决回归问题,具有很好的解释能力。图原理图2、对于决策树的构建方法具有多种出发点,它具有多种构建方式,如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决...

pyhton机器学习入门基础(机器学习与决策树)

pyhton机器学习入门基础(机器学习与决策树

//2019.07.26#scikit-learn数据挖掘工具包1、Scikitlearn是基于python的数据挖掘和机器学习的工具包,方便实现数据的数据分析与高级操作,是数据分析里面非常重要的工具包。2、ScikitLearn是数据挖掘重要的工具包,其官网为http://scikit-learn.org,可以方便地...

决策树 Decision Tree

决策树 Decision Tree

2017-12-1519:43:07决策树算法是每次按一个特征进行分类直到分完。每次选择分类的特征很重要,我们希望的情况是,前几次分类就能将总体分得七七八八,最后再进行一些细枝末节的分类。首先先举个例子来直观的了解一下决策树算法。小王是一家著名高尔夫俱乐部的经理。但是他被雇员数量问题搞得心情十分不好。某些天好像所有人都...

吴裕雄--天生自然python机器学习:使用决策树预测隐形眼镜类型

吴裕雄--天生自然python机器学习:使用决策树预测隐形眼镜类型

决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据集,我们就可以利用决策树学到很多知识:眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型;一旦理解了决策树的工作原理,我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。    隐形眼镜数据集是非常著名的数据集,它包含很多患者眼部状况的观察条...

吴裕雄--天生自然python机器学习:决策树算法

吴裕雄--天生自然python机器学习:决策树算法

我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它是如何工作的。 K-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势就在于数据形式非常容易...

决策树算法原理(上)

决策树算法原理(上)

    决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结,上篇对ID3,C4.5的算法思想做了总结,下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的...

【机器学习笔记之二】决策树的python实现

【机器学习笔记之二】决策树的python实现

是什么?有什么算法?数学原理?编码实现算法?简单地理解,就是根据一些feature进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为几类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART:ID3:选择信...

机器学习--决策树之分类树

机器学习--决策树之分类树

决策树是机器学习的常见算法,分为分类树和回归树。当对一个样本的分类进行预测时使用分类树,当对样本的某一个值进行预测时使用回归树。本文是有关决策树的第一部分,主要介绍分类树的几种构建方法,以及如何使用分类树测试分类。目录如下:1、分类树的基本概念2、采用数据集说明3、划分数据集的几种方式4、构造分类树5、使用分类树测试分...

决策树学习过程中的额外收获---三叉树建立

决策树学习过程中的额外收获---三叉树建立

最近在写一个决策树的程序,苦于每个节点的孩子数目不确定建树困难,通过查询资料发现可以通过容器来写很方便。首先结构体代码如下:typedefstructNode{stringData;//数据存储项,用于保存相应的数据vector<Node*>Children;//孩子节点指针存储,用于存储指向孩子节点的指针...

决策树及其剪枝原理

决策树及其剪枝原理

决策树可以分成ID3、C4.5和CART。CART与ID3和C4.5相同都由特征选择,树的生成,剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类,CART可用于分类与回归。ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的,每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定,比如特征年龄分为(青年,中年,老年),那么改节点下可分为3叉。而CART为...