可参考博客：https://blog.csdn.net/cxjoker/article/details/79501887 完整代码如下： trees.py 1 from math import log 2 import operator 3 import treePlotter 4 import p ...
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2020-06-11 19:40:10
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决策树比较常用的算法模型，可以做分类也可以回归 决策树算法重点 对特征的选择，可以使用熵，也可以使用基尼系数，通过信息增益或者信息增益率选择最好的特征 决策树的剪枝，有两种策略，一种是预剪枝，一种是后剪枝，预剪枝可以通过限制树的高度，叶子节点个数，信息增益等进行，使得树边建立边剪枝，后剪枝通过增加损 ...
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2020-06-09 11:23:21
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本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章，我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，C ...
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2020-06-06 13:03:09
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决策树 https://www.cnblogs.com/molieren/articles/10664954.html http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html ...
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2020-06-02 23:04:22
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DecisionTreeRegressor class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_lea ...
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2020-06-02 14:54:49
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概述 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中 ...
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2020-05-29 13:49:27
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/85374168 基尼指数gini index本身是一个概念，它可以用来描述集合里面分类的混乱程度，和信息熵的意义非常接近，用泰勒展开可以得到是信息熵的近似值。 它可以用来描述很多个分类的集合，不光是2分类。 但是如果应用在CART树上，因为 ...
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2020-05-26 15:04:01
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决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。 其实我们生活当中经常在用决策树，只是我们自己没有发现。决策树的本质就是一堆if else的组合，举个经典的例子，比如我们去小摊子 ...
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2020-05-24 10:01:31
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第21篇文章，我们一起来看一个新的模型——决策树。 决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单 ...
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2020-05-22 09:47:08
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