一、决策树的显示：前面我们已经得到了一棵决策树，下一步也许我们该进行数的浏览了。下面这段函数就是一个以纯文本的方式显示决策树的方法，虽然输出不是很美观，但是对于显示节点不是太多的树而言，这也是一种简单的方式。def printtree(tree,indent=''): if tree.resu...
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2015-12-05 20:46:19
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本文主要介绍一种非常流行的分类算法：决策树分类算法。例子：一个网站上有多少用户会愿意为某些高级会员功能而支付费用。步骤一：导入数据；新建一个treepredict.py的问价，将下面数据写入。数据的具体信息分别是：来源网站，位置，是否读过FAQ，浏览网页数，选择服务类型。my_data=[['sla...
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2015-12-04 22:44:34
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目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。 （1...
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2015-11-28 20:03:30
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获取信息的第一步就是定义功能，在这个阶段描述产品是为了做什么的动作。假设是决策树的根源，那么客户说想要什么东西存在就是问题声明的提出。而客户说产品能够实现什么功能就是指他的测试功能。在描述功能方面，需要记录所有用户想要的功能，然后进行理解，不能记录记录用户不想要的功能。做到这些也需要一些技巧，首先要...
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2015-11-23 22:03:51
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一，C4.5算法是基于ID3算法的改进（优点） 对连续的数据也能处理 可以在决策树构造过程中进行剪枝，因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过拟合（Overfitting），如果不考虑这些结点可能会更好 能够对不完整数据进行处理。 用信息增益率来进行属性选择的度量 二，算法流程 三，属性选择...
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2015-11-19 18:59:33
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一，预备知识： 信息量： 单个类别的信息熵： 条件信息量： 单个类别的条件熵： 信息增益： 信息熵： 条件熵：（表示分类的类，表示属性V的取值，m为属性V的取值个数，n为分类的个数） 二.算法流程: 实质:递归的先根建树,结束条件(当前子集类别一致)，建树量化方法（信息增益） 三.示例代码： pac...
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2015-11-19 14:29:58
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ID3分类算法的编码实现 1 "); 77 if(($train[$i][$num]==$attributename[$j])&&($train[$i][count($train[$i])-1]==$flagsyes)) 78 { 79 ...
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2015-11-17 18:56:17
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系列文章：《机器学习实战》学习笔记 决策树 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：离散型和连续型 我们经常使用决策树处理分类问题，它的过程类似二十个问题的游戏：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者...
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2015-11-13 06:14:05
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R语言数据挖掘 — 决策树直观绘图 1 前言 今天发现一个特别漂亮的决策树绘图方法，特此记录下来，作图工具是R语言，方法特别简单，图形直观美丽大方让我眼界大开。 2 安装包准备 绘制这些漂亮的图需要安装下面的包...
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2015-11-05 12:11:38
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什么是决策树决策树算法的具体描述常见的决策树算法算法实现可能遇到的局限性和解决方法与其他算法比较的优缺点决策树的例子及常见算法：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684决策树过渡拟合解决方法：http://www.cnblogs.co...
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2015-11-04 23:14:12
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