python机器学习课程——决策树全网最详解超详细笔记附代码
@[TOC]决策树算法一、简介1.概述决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross...
python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例
@[TOC]前言：你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数据，然后给出游戏的答案。我们经...
基于 python 实现朴素贝叶斯分类-决策树-PCA人脸识别
PCA 人脸识别结果可视化结果图控制台结果图朴素贝叶斯分类使用鸢尾花数据集，由于数据集是连续型数据，因此，假设各个属性是成正态分布的，采用密度函数进行概率计算。代码写的不怎么简洁，但是把过程思路基本写出来了。结果图DecisionTree决策树分类实验环境：系统：Windows 10语言...
决策树中熵、条件熵、信息增益及信息增益比的python实现
有关熵、条件熵、信息增益及信息增益比的概念可以在网上搜索或者在博客：决策树 Decision Tree 上查看假设我们有一份CSV文件(以部分为例)：car.csv其中我们把最后一列视为标签，其余列视为特征计算其熵、条件熵、信息增益及信息增益比：import numpy as np import p...
Python手写决策树并应对过度拟合问题
介绍决策树是一种用于监督学习的算法。它使用树结构，其中包含两种类型的节点：决策节点和叶节点。决策节点通过在要素上询问布尔值将数据分为两个分支。叶节点代表一个类。训练过程是关于在具有特定特征的特定特征中找到“最佳”分割。预测过程是通过沿着路径的每个决策节点回答问题来从根到达叶节点。基尼不纯度和熵术语“...
Python算法：决策树分类
一、前言作为算法小白的我，现在要开始进行Python算法学习了，因为算法在今后的发展中实在是太重要了，刚好我们学校大数据平台上面有有关Python算法的实验，我打算挨个来学习。可能有人会说为什么要Python进行算法练习，一般不都是使用C/C++和Java吗，我想说的是，因为我想做数...
决策树(Decision Tree）算法详解及python实现
一、决策树概述策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型&a...
使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序
一、实验目的使用Python实现ID3决策树中特征选择的先后顺序。二、实验原理（1）信息熵熵是对体系中混乱程度的度量。熵越大则该体系越混乱。熵的计算公式如下所示：l（xi）=-log2p(xi)其中，xi表示第i个分类，p（xi）表示选择第i个分类的概率函数&#x...
【人工智能】机器学习之使用Python生成ID3决策树及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类
❤❤❤ID3算法✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len...
Python 机器学习实战(一)：手撕决策树的原理、构造、剪枝、可视化
目录0 🌲写在前面1 🌲什么是决策树？2 🌲常见决策树算法2.1 👉 ID3算法2.2 👉 C4.5算法2.3 👉 CART算法3 🌲Python实现ID3决策树算法3.1 🍉架构设计3.2 🍉信息熵与信息增益计算3.3 🍉...
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