第4章　　分類:基本概念、決策樹與模型評估 　　分類任務就是確定對象屬於哪個預定義的目標類。分類問題是一個普遍存在的問題，有許多不同的應用。例如：根據電子郵件的標題和內容檢查出垃圾郵件，根據核磁共振掃描的結果區分腫瘤是惡性的還是良性的，根據星系的形狀對它們進行分析。 　　本章介紹分類的基本概念 ...

決策樹分類是數據挖掘中分類分析的一種算法。顧名思義，決策樹是基於“樹”結構來進行決策的，是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如下圖一個簡單的判別買不買電腦的決策樹： 下圖是一個測試數據集，我們以此數據集為例，來看下如何生成 ...

決策樹（Decision tree） 決策樹是以實例為基礎的歸納學習算法。 它從一組無次序、無規則的元組中推理出決策樹表示形式的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部結點進行屬性值的比較，並根據不同的屬性值從 該結點向下分支，葉結點是要學習划分的類。從根 ...

實驗三、數據挖掘之決策樹 一、實驗目的 1. 熟悉掌握決策樹的原理， 2. 熟練掌握決策樹的生成方法與過程 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. pydotplus 三、實驗簡介 決策樹是一個非參數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。算法的目標 ...

概念 決策樹（Decision Tree）：它通過對訓練樣本的學習，並建立分類規則，然后依據分類，對新樣本數據進行分類預測，屬於有監督學習 優點：決策樹易於理解和實現，決策樹可處理數值型和非數值型數據 步驟 導入數據，確定虛擬變量的列，然后遍歷這些列，將這些類的數據轉換為分類 ...

　　從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇，歡迎關注和交流。 　　這篇先介紹分類問題的一些基本知識，然后主要講述決策樹算法的原理、實現，最后利用決策樹算法做一個泰坦尼克號船員 ...

1、引言 決策樹是建立在信息論基礎之上，對數據進行分類挖掘的一種方法。其思想是，通過一批已知的訓練數據建立一棵決策樹，然后利用建好的決策樹，對數據 ...

用決策樹DecisionTreeClassifier的數據挖掘算法來通過三個參數，Pclass,Sex,Age，三個參數來求取乘客的獲救率。 分為三大步： 一，創建決策樹DecisionTreeClassifier 對象 二，對象調用fit()函數，訓練數據，建立模型 三，對象調用 ...