决策树是一种基本的分类回归方法,很很多相关的方法。这里我们只是以条脉络进行分析。主要分析ID3,C4.5,CART等一些常见的决策树算法。 一、小析决策树 决策树以实例为基础的归纳学习算法。着眼于从一组无次序、无规则的事例中,推理出以决策树为表示形式的分类规则。图1就是决策树的一般流程图 ...
.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发。 .决策树源码分析 决策树分类器API为DecisionTree.trainClassifier,进入源码分析。 源码文件所在路径为,spark . mllib src main scala org apache spark mllib tree DecisionTree.scala。 ...
2016-09-29 17:56 0 1658 推荐指数:
决策树是一种基本的分类回归方法,很很多相关的方法。这里我们只是以条脉络进行分析。主要分析ID3,C4.5,CART等一些常见的决策树算法。 一、小析决策树 决策树以实例为基础的归纳学习算法。着眼于从一组无次序、无规则的事例中,推理出以决策树为表示形式的分类规则。图1就是决策树的一般流程图 ...
J48原理:本来名称为C4.8,由于是Java实现的算法,再加上C4.8为商业收费算法。 其实J48是自上而下的,递归的分治策略,选择某个属性放置在根节点,为每个可能的属性值产生一个分支,将实例分成多 ...
1.函数 view(t)%画出决策树 prune %剪枝决策树 t2=prune(t,'level','level'/'node')%level:0 不剪枝 1 剪掉最后一层 2 最后两层%node: 剪掉第node个分支后的所有 eval %预测yfit=eval(t,x)[yfit ...
1、概述 2、输入和输出 所有输出列都是可选的;要排除输出列,请将其对应的Param设置为空字符串。 Input Columns Par ...
分类(Classification) 下面的例子说明了怎样导入LIBSVM 数据文件,解析成RDD[LabeledPoint],然后使用决策树进行分类。GINI不纯度作为不纯度衡量标准并且树的最大深度设置为5。最后计算了测试错误率从而评估算法的准确性。 以下代码展示了如何载入一个 ...
predictionsAndLabels = predictions.zip(testData.map(lambda lp: lp.label)) ...
分类分析--决策树 决策树是数据挖掘领域中的常用模型。其基本思想是对预测变量进行二元分离,从而构造一棵可用于预测新样本单元所属类别的树。两类决策树:经典树和条件推断树。 1 经典决策树 经典决策树以一个二元输出变量(对应威斯康星州乳腺癌数据集中的良性/恶性)和一组预测变量(对应九个细胞 ...
1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 ...