目录 数据集处理 数据获取 数据划分 可视化 方法1 DecisionTree 类定义 构建决策树 基尼值 基尼系数 寻找划分维度 构建决策树 ...

　　鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集 　　通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类 　　针对iris数据集实践决策树算法(C4.5、C5.0)，并用交叉矩阵评估 ...

首先对数据进行读取与处理 然后实现KNN分类算法 上边是把原始数据集切割为测试集和训练集，然后创建KNN对象进行训练和测试 ...

目录 决策树(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、训练模型 五、可视化 六、可视化决策树 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你： https ...

1.1 实验内容 决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。本次实验将带领了解决策树的基本原理，并学习使用 scikit-learn 来构建一个决策树分类模型，最后使用此模型预测鸢尾花的种类。 1.2 实验知识点 决策树的基本原理。 决策树在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9326 在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。 导入 因此，首先我们进行一些导入。 from __future__ import ...

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。 ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。 信息增益：特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D ...

作者有话说 最近学习了一下BP神经网络，写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码，该随笔会比较简略，对一些简单的细节不加以说明。 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络 ...