【Python機器學習實戰】決策樹和集成學習（二）——決策樹的實現
摘要：上一節對決策樹的基本原理進行了梳理，本節主要根據其原理做一個邏輯的實現，然后調用sklearn的包實現決策樹分類。 這里主要是對分類樹的決策進行實現，算法采用ID3，即以信息增益作為划分標准進行。 首先計算數據集的信息熵，代碼如下： 然后是依據 ...
原文：【機器學習筆記之二】決策樹的python實現
本文結構： 是什么 有什么算法 數學原理 編碼實現算法 . 是什么 簡單地理解，就是根據一些 feature 進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將數據分為幾類，再繼續提問。這些問題是根據已有數據學習出來的，再投入新數據的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將數據划分到合適的葉子上。 . 有什么算法 常用的幾種決策樹算法有ID C . CART： ID ：選擇信息熵增益最大的feature作為n ...
2017-08-14 08:52 0 6822 推薦指數：
相關推薦
python機器學習之決策樹
決策樹（Decision Tree)是一種非參數的有監督學習方法，它能夠從一系列有特征和標簽的數據中總結出決策規則，並用樹狀圖的結構來呈現這些規則，以解決分類和回歸問題。決策樹尤其在以數模型為核心的各種集成算法中表現突出。開放平台：Jupyter lab根據菜菜的sklearn課堂實效生成一棵 ...
機器學習實戰筆記(Python實現)-02-決策樹
--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章為《機器學習實戰》學習筆記，內容整理自書本，網絡以及自己的理解，如有錯誤歡迎指正。 源碼在Python ...
（一）《機器學習》（周志華）第4章 決策樹 筆記 理論及實現——“西瓜樹”
參考書籍：《機器學習》（周志華） 說 明：本篇內容為讀書筆記，主要參考教材為《機器學習》（周志華）。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源，在此感謝所有原創者的工作 ...
[python機器學習及實踐(4)]Sklearn實現決策樹並用Graphviz可視化決策樹
1.決策樹 決策樹是一種機器學習的方法。決策樹的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉節點代表一種分類結果。通過學習樣本得到一個決策樹，這個決策樹能夠對新的數據給出正確的分類 ...
《機器學習(周志華)》筆記--決策樹（5）--軸平行划分：單變量決策樹、多變量決策樹
七、多變量決策樹 1、從“樹”到“規則” 一棵決策樹對應於一個“規則集”，每個從根結點到葉結點的分支路徑對應於一條規則。 舉例： 好處： （1）改善可理解性 （2）進一步提升泛化能力（ 由於轉化過程中通常會進行前件合並、泛化等操作 ...
機器學習 | 算法筆記- 決策樹（Decision Tree）
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 k近鄰（KNN） 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機（SVM ...
《機器學習》（西瓜書）筆記（4）--決策樹
結點的路徑對應了一個判定測試序列。 決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強——即 ...