決策樹是一種基本的分類回歸方法,很很多相關的方法。這里我們只是以條脈絡進行分析。主要分析ID3,C4.5,CART等一些常見的決策樹算法。 一、小析決策樹 決策樹以實例為基礎的歸納學習算法。着眼於從一組無次序、無規則的事例中,推理出以決策樹為表示形式的分類規則。圖1就是決策樹的一般流程圖 ...
.Example 使用Spark MLlib中決策樹分類器API,訓練出一個決策樹模型,使用Python開發。 .決策樹源碼分析 決策樹分類器API為DecisionTree.trainClassifier,進入源碼分析。 源碼文件所在路徑為,spark . mllib src main scala org apache spark mllib tree DecisionTree.scala。 ...
2016-09-29 17:56 0 1658 推薦指數:
決策樹是一種基本的分類回歸方法,很很多相關的方法。這里我們只是以條脈絡進行分析。主要分析ID3,C4.5,CART等一些常見的決策樹算法。 一、小析決策樹 決策樹以實例為基礎的歸納學習算法。着眼於從一組無次序、無規則的事例中,推理出以決策樹為表示形式的分類規則。圖1就是決策樹的一般流程圖 ...
J48原理:本來名稱為C4.8,由於是Java實現的算法,再加上C4.8為商業收費算法。 其實J48是自上而下的,遞歸的分治策略,選擇某個屬性放置在根節點,為每個可能的屬性值產生一個分支,將實例分成多 ...
1.函數 view(t)%畫出決策樹 prune %剪枝決策樹 t2=prune(t,'level','level'/'node')%level:0 不剪枝 1 剪掉最后一層 2 最后兩層%node: 剪掉第node個分支后的所有 eval %預測yfit=eval(t,x)[yfit ...
1、概述 2、輸入和輸出 所有輸出列都是可選的;要排除輸出列,請將其對應的Param設置為空字符串。 Input Columns Par ...
分類(Classification) 下面的例子說明了怎樣導入LIBSVM 數據文件,解析成RDD[LabeledPoint],然后使用決策樹進行分類。GINI不純度作為不純度衡量標准並且樹的最大深度設置為5。最后計算了測試錯誤率從而評估算法的准確性。 以下代碼展示了如何載入一個 ...
predictionsAndLabels = predictions.zip(testData.map(lambda lp: lp.label)) ...
分類分析--決策樹 決策樹是數據挖掘領域中的常用模型。其基本思想是對預測變量進行二元分離,從而構造一棵可用於預測新樣本單元所屬類別的樹。兩類決策樹:經典樹和條件推斷樹。 1 經典決策樹 經典決策樹以一個二元輸出變量(對應威斯康星州乳腺癌數據集中的良性/惡性)和一組預測變量(對應九個細胞 ...
1.4 sklearn中的決策樹 2 DecisionTreeClassifier與紅酒數據集 ...