數據挖掘——決策樹分類
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 ...
原文：Python數據挖掘—分類—決策樹
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型數據，再通過get dummies 方法獲取虛擬變量 確定特征數據和目標數據 我注意到：fData即是特征數據為一個Dat ...
2018-10-05 23:16 0 801 推薦指數：
相關推薦
數據挖掘分類算法之決策樹（zz）
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 ...
數據挖掘系列（6）決策樹分類算法
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 ...
python數據挖掘決策樹算法
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。算法的目標是通過推斷數據特征，學習決策規則從而創建一個預測目標變量的模型。如下如所示，決策樹通過一系列if-then-else 決策規則 近似估計一個正弦曲線。 決策樹優勢： 簡單易懂，原理清晰，決策樹可以實現可視化 數據准備 ...
【Python數據挖掘】決策樹、隨機森林、Bootsing、
決策樹的定義 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...
數據挖掘之決策樹
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 ...
數據挖掘之DecisionTreeClassifier決策樹
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 ...
數據挖掘——分類算法——貝葉斯分類、決策樹
貝葉斯定理（Bayes Theorem） 朴素貝葉斯分類（Naive Bayes Classifier） 貝葉斯分類算法（NB），是統計學的一種分類方法，它是利用貝葉斯定理的概率統計知識，對離散型數據進行分類的算法。 朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現 ...