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因為最近實習的需要,所以用python里的sklearn包重新寫了一次決策樹 工具:sklearn,http: www.lfd.uci.edu gohlke pythonlibs numpy 將dot文件轉化為pdf格式 是為了將形成的決策樹可視化 graphviz . ,下載解壓之后將其中的bin文件的目錄添加進環境變量 源代碼如下: from sklearn.feature extractio ...
2016-12-31 21:55 1 8051 推薦指數:
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另一個版本代碼 ...
決策樹優點:計算復雜度不高,輸出結果易於理解,對中間值的缺失不敏感,可以處理不相關特征數據; 決策樹缺點:可能會產生過度匹配問題。 決策樹的一般步驟: (1)代碼中def 1,計算給定數據集的香農熵 ...
什么是決策樹? 決策樹是一種基本的分類和回歸方法。以分類決策樹為例: 決策樹通常包含哪三個步驟? 特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪 決策樹與if-then規則? 直接以一個例子看看數如何構建決策樹的: 根據不同的特征可以有不同的決策樹: 那么如何從根節點開始選擇 ...
參考:《機器學習實戰》- Machine Learning in Action 一、 基本思想 我們所熟知的決策樹的形狀可能如下: 使用決策樹算法的目的就是生成類似於上圖的分類效果。所以算法的主要步驟就是如何去選擇結點。 划分數據集的最大原則是:將無序的數據變得更加有 ...
本代碼來源自:https://github.com/Erikfather/Decision_tree-python 1.數據集描述 共分為四個屬性特征:年齡段,有工作,有自己的房子,信貸情況; 現根據這四種屬性特征來決定是否給予貸款 為了方便,我對數據集進行如下處理: 在編 ...
決策數(Decision Tree)在機器學習中也是比較常見的一種算法,屬於監督學習中的一種。看字面意思應該也比較容易理解,相比其他算法比如支持向量機(SVM)或神經網絡,似乎決策樹感覺“親切”許多。 優點:計算復雜度不高,輸出結果易於理解,對中間值 ...
視頻版地址B站:從零開始寫代碼 Python ID3決策樹算法分析與實現_嗶哩嗶哩_bilibili 代碼如下: ...