机器学习算法之——决策树模型(Decision Tree Model)
所属分类：机器学习摘要这一篇简单介绍一下使用决策树来进行分类任务, 同时我们会对决策树的结果进行可视化的显示. 这里会使用iris的例子进行分析.简介这一篇是对于决策树的介绍, 使用决策树来解决分类问题, 同时我们会将决策树的结果进行可视化, 来查看他的分类的过程.参考资料主要参考内容来自sklearn的官方教程: 1.10. Decision Trees这也是一个进行可视化的博客, 最后保存和....
Machine Learning | (7) Scikit-learn的分类器算法-决策树(Decision Tree）
Machine Learning | 机器学习简介Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻Machine Learning | (4) Scikit-learn的分类器算法-逻辑回归Ma....
【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree（1） 信息熵划分数据集
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法，思路比较简单，而且准确率较高。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12...
【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree（2） 决策树的实现
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 接着上一节说，没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益，我们按照信息熵增益的从大到校的顺序，安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。 （二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的） 数据集： ...
分类算法之决策树(Decision tree)
3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探...
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