python数据分析算法（决策树2）CART算法
CART（Classification And Regression Tree）,分类回归树，，决策树可以分为ID3算法，C4.5算法，和CART算法。ID3算法，C4.5算法可以生成二叉树或者多叉树，CART只支持二叉树，既可支持分类树，又可以作为回归树。 分类树： 基于数据判断某物或者某人 ...
原文：python 数据分析算法（决策树）
决策树基于时间的各个判断条件，由各个节点组成，类似一颗树从树的顶端，然后分支，再分支，每个节点由响的因素组成 决策树有两个阶段，构造和剪枝 构造： 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造，通常有三种节点 . 根节点：就是树的最顶端，最开始那个节点 选择哪些属性作为根节点 . 内部节点： 就是树中间的那些节点 选择哪些属性作为子节点 . 叶节点： 就是树最底部的节点，也就是决策的结果 什么时候停止并 ...
2019-03-21 10:08 0 1192 推荐指数：
相关推荐
“决策树”——数据挖掘、数据分析
。 决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影 ...
4-Spark高级数据分析-第四章 用决策树算法预测森林植被
预测是非常困难的，更别提预测未来。 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现，我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归。回归是预测一个数值型数量，比如大小、收入和温度，而分类则指预测标号或类别，比如判断邮件是否为“垃圾邮件”，拼图游戏的图案 ...
决策树算法（python）
决策树 优点： - 计算复杂度不高，易于理解和解释，甚至比线性回归更直观； - 与人类做决策思考的思维习惯契合； - 模型可以通过树的形式进行可视化展示； - 可以直接处理非数值型数据，不需要进行哑变量的转化，甚至可以直接处理含缺失值的数据； - 可以处理不相关特征数据 ...
python数据分析与算法之五 算法
5.1线性回归算法模型 机器学习 人工智能和机器学习之间的关系 机器学习是实现人工智能的一种技术手段 算法模型 概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！ 作用： 预测：天气预报 ...
python数据挖掘决策树算法
决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征，学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示，决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线。 决策树优势： 简单易懂，原理清晰，决策树可以实现可视化 数据准备 ...
决策树算法-Python实现
决策树比较常用的算法模型，可以做分类也可以回归 决策树算法重点 对特征的选择，可以使用熵，也可以使用基尼系数，通过信息增益或者信息增益率选择最好的特征 决策树的剪枝，有两种策略，一种是预剪枝，一种是后剪枝，预剪枝可以通过限制树的高度，叶子节点个数，信息增益等进行，使得树边建立边剪枝 ...
决策树算法
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 ...