原文:决策树(含python源代码)

因为最近实习的需要,所以用python里的sklearn包重新写了一次决策树 工具:sklearn,http: www.lfd.uci.edu gohlke pythonlibs numpy 将dot文件转化为pdf格式 是为了将形成的决策树可视化 graphviz . ,下载解压之后将其中的bin文件的目录添加进环境变量 源代码如下: from sklearn.feature extractio ...

2016-12-31 21:55 1 8051 推荐指数:

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机器学习_决策树Python代码详解

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据; 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题。 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵 ...

Fri Oct 05 01:17:00 CST 2018 0 682
python实现决策树

什么是决策树决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例: 决策树通常包含哪三个步骤? 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则? 直接以一个例子看看数如何构建决策树的: 根据不同的特征可以有不同的决策树: 那么如何从根节点开始选择 ...

Wed May 13 23:00:00 CST 2020 0 1623
python实现决策树

参考:《机器学习实战》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我们所熟知的决策树的形状可能如下:  使用决策树算法的目的就是生成类似于上图的分类效果。所以算法的主要步骤就是如何去选择结点。  划分数据集的最大原则是:将无序的数据变得更加有 ...

Tue Sep 05 04:42:00 CST 2017 0 1643
决策树 ID3方法 python代码实现

代码来源自:https://github.com/Erikfather/Decision_tree-python 1.数据集描述 共分为四个属性特征:年龄段,有工作,有自己的房子,信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便,我对数据集进行如下处理: 在编 ...

Fri Nov 01 00:39:00 CST 2019 0 583
决策树原理实例(python代码实现)

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 ...

Tue Mar 20 05:30:00 CST 2018 1 22030
从零开始写代码 ID3决策树Python

视频版地址B站:从零开始写代码 Python ID3决策树算法分析与实现_哔哩哔哩_bilibili 代码如下: ...

Sun Nov 07 02:40:00 CST 2021 0 1732
 
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