机器学习系列(9)_决策树详解01（上）
一、种类介绍1、监督学习监督学习指：从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类问题，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。也就具有了对未知数据分类的能力....
机器学习系列(7)_决策树与随机森林概念
决策树有三种算法：一、熵与基尼系数熵：一件事情的混乱程度如果一个集合内部的属性很多，混乱程度就很大，则熵值也较大如果一个集合内部的属性很少，混乱程度就很小，则熵值也较小基尼系数和熵在公式上面不同，但是表达的结果是相同的。熵和基尼系数越大，说明当前分类效果越不好熵和基尼系数越小，说明当前分类效果越好二、决策树构造实例构造树的基本想法是随着树深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越快越好，这样....
【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(dataset) # 样本总数 ...
图解机器学习 | 决策树模型详解
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/190声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处引言决策树（Decision Tree）是机器学习中一种经典的分类与回归算法。在本篇中我们讨论用于分类的决策树的原理知识。决策树模型呈树形结构....
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 生成决策树3.4 决策树可视化3.5 决策树剪枝0 写在前面Python 机器学习实战专题旨在基于Python实现机器学习的经典算法，例如线性回归LR、决策树DT、神经网络、支持向量机SVM等，...
机器学习（七）分类模型（KNN&决策树&朴素贝叶斯）
一.K近邻分类器（KNN）（1）KNN通过计算待分类数据点，与已有数据集中的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点，根据“少数服从多数“的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。左图这个的Xu样本点因为大部分点在红色区域，所以被分类为红色。（2）sklearn中的K近邻分类器在sklearn库中，可以使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建一个....
使用 scikit-learn 玩转机器学习——决策树
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰（下图大佬，没错，是图灵，因为我没找到昆兰大佬的照片）在学术休假时提出的。期间，他到斯坦福大学访问，选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则，以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死，昆兰在这个任务中得到灵感，之后又将该部分工作整理出来于1979年发表，并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决....
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