一、决策树 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。 结点有两种类型：内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。 内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。 1、决策树的构建 ...
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2019-09-26 17:30:43
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1、修改graphviz配置文件 <dir>C:\WINDOWS\Fonts</dir> 更改为 <dir>~/.fonts</dir> 2、将决策树dot_data文件保存下来 生成相应的dot文件如下： cmd： 切换到相应目录 3、dot_data文件格式转换 查看保存在本地的 dot_dat ...
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2019-09-26 12:07:12
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### 泰坦尼克号海难生存人员预测 # 导入需要的库 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split fr... ...
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2019-09-22 21:43:20
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分支节点：度不为0的节点 决策树是一个树结构 每个非叶子结点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而某个叶节点存放一个类别。 决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果 决策树模型核 ...
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2019-09-17 13:15:06
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本章主要对决策树算法进行了讲解，主要有决策树的生成过程、决策树的划分选择、决策树的剪枝处理、连续与缺失值的处理以及多变量决策树。 4.1 基本流程 决策树是基于树的结构来进行决策的。包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个结点对应于一个属性测试。 决策树学习的目的是产 ...
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2019-09-16 21:11:08
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C4.5属于决策树算法的分类树决策树更是常见的机器学习方法，可以帮助我们解决分类与回归两类问题。以决策树作为起点的原因很简单，因为它非常符合我们人类处理问题的方法，而且逻辑清晰，可解释性好。从婴儿到长者，我们每天都使用无数次！ 决策树的总体流程； 总体流程 分而治之（devide and conqu ...
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2019-09-08 11:16:33
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本节主要用于机器学习入门，介绍两个简单的分类模型： 决策树和随机森林 不涉及内部原理，仅仅介绍基础的调用方法 1. How Models Work 以简单的决策树为例 This step of capturing patterns from data is called fitting or tra ...
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2019-09-07 22:01:17
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数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。 数据挖掘与传统的数据分析（如查询 ...
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2019-09-07 00:59:37
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集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。如下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来，个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络等。个体学习器可以是相同的类型的学习器也可以是不同类 ...
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2019-09-06 00:54:26
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1.捕捉A、B变量中的（A强，B弱|A弱、B强）（A中，B中）这样的特征情况，可以用决策树方法（cart）先对A/B变量分箱，然后对分箱结果编码， 然后对分箱结果相乘生成新变量，里面就会有上面说的这种组合变量出现。 这也是为什么好多方法中，先生成一个模型，然后再将这个模型的结果作为一个变量进入另一个 ...
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2019-09-02 12:01:31
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