- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏木东居士的专栏
决策树5：剪枝与sklearn中的决策树
下面来看看是否要用脐部进行划分，划分前：所有样本都在根节点，把该结点标记为叶结点，其类别标记为训练集中样本数量最多的类别，因此标记为好瓜，然后用验证集对其性能评估，可以看出样本{4，5，8}被正确分类， 划分后：划分后的的决策树为： ? 则验证集在这颗决策树上的精度为：5/7 = 71.4% > 42.9%。泛化性能得到了提升，因此，用“脐部”进行划分。 接着考察结点 5，同样的操作，把以其为根节点的子树替换为叶结点，替换后的叶结点包含编号为{6,7,15}的训练样本，根据“多数原则”把该叶结点标记为“好瓜”，测试的决策树精度认仍为57.1%，所以不进行剪枝 custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A','#FFF59D','#90CAF9']) plt.contourf(x0, x1, zz, linewidth=5, dt_clf5 = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=4)dt_clf5.fit(X,y) plot_decision_boundary(dt_clf5, axis
4.6K21发布于 2019-12-23 - 来自专栏blog-技术博客
人工智能_5_决策树_随机森林
# 决策树,随机森林 # 决策树结构:if-then # 信息熵: # 例:第一届世界杯32支球队 每个队伍冠军概率1/32 # 可得 log32(程序员认为的log一般都默认是以 概率相同时为log(n) # 信息熵越大表示 几率均等,不确定性大 # 决策树的划分依据:信息增益 (最大值对应的特征即为重要特征) # 当得知一个特征条件之后,减少的信息熵的大小 (构建决策树时 "boat","sex" # "1","1st",1,"Allen, Miss Elisabeth Walton",29.0000,"Southampton","St Louis, MO","B-5" DecisionTreeClassifier dec = DecisionTreeClassifier() # dec = DecisionTreeClassifier(max_depth=5) 树木可视化 # 不需要归一化 # 缺点(太过于详细,有些异常点) # 创建的树不能很好的适用于测试集:过拟合 # 改进 # 减枝cart算法 (指定叶子属性:例如若到达该叶子的样本数少于5,
59130发布于 2020-05-08 - 来自专栏机器之心
如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？
因此决策树就可以看作由条件 if（内部节点）和满足条件下对应的规则 then（边）组成。 决策树的工作方式是以一种贪婪（greedy）的方式迭代式地将数据分成不同的子集。 图 1：一个决策树的迭代过程 决策树的贡献 以鲍鱼数据集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/abalone）为例。 为了演示，我们构建了一个很浅的决策树。我们可以通过将树的最大层数限制为 3 而得到这个树。 ? 图 2：预测不同环数的决策树路径 要预测鲍鱼的环的数量，决策树将沿着树向下移动直到到达一个叶节点。 图 5：贡献与壳重（决策树） 另一方面，去壳后的重量与贡献的关系是非线性非单调的。更低的去壳后的重量没有任何贡献，更高的去壳后的重量有负贡献，而在两者之间，贡献是正的。 ? 上图这一组数据表明： 最小值等于 5 最大值等于 10 平均值为 8 下四分位数为 7，即第一四分位数（Q1），等于该样本中所有数值由小到大排列后第 25% 的值。
1.4K100发布于 2018-05-08 - 来自专栏技术博文
H5缓存机制浅析
1 H5 缓存机制介绍 H5，即 HTML5，是新一代的 HTML 标准，加入很多新的特性。离线存储(也可称为缓存机制)是其中一个非常重要的特性。 根据标准，到目前为止，H5 一共有6种缓存机制，有些是之前已有，有些是 H5 才新加入的。 2 H5 缓存机制原理分析 2.1 浏览器缓存机制 浏览器缓存机制是指通过 HTTP 协议头里的 Cache-Control(或 Expires)和 Last-Modified(或 Etag)等字段来控制文件缓存的机制 还有，浏览器，如 X5，在使用缓存文件时，是没有对缓存文件内容进行校验的，这样缓存文件内容被修改的可能。 分析发现，浏览器的缓存机制还不是非常完美的缓存机制。 2.3 Web SQL Database存储机制 H5 也提供基于 SQL 的数据库存储机制，用于存储适合数据库的结构化数据。
2.3K80发布于 2018-04-16 - 来自专栏木东居士的专栏
决策树1：初识决策树
因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言，即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术上被归为白盒模型（white box model）。 0x01 决策树的思想 1.1 什么是决策树 决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。 3 决策树的构建 决策树通常有三个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树生成和决策树剪枝是个相对的过程，决策树生成旨在得到对于当前子数据集最好的分类效果(局部最优)，而决策树剪枝则是考虑全局最优，增强泛化能力。 custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A','#FFF59D','#90CAF9']) plt.contourf(x0, x1, zz, linewidth=5,
1.6K20发布于 2019-12-23 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(5)之决策树ID3及Python实现
ID3算法是决策树的一种，基于奥卡姆剃刀原理，即用尽量用较少的东西做更多的事。 ID3算法( Iterative Dichotomiser 3)，迭代二叉树3代，是Ross Quinlan发明的一种决策树算法，这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理，越是小型的决策树越优于大的决策树 代码在实现决策树节点的分枝时是用递归实现的。
1.1K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏架构师成长之路
GO进阶(5) 垃圾回收机制
编程语言通常会使用手动和自动两种方式管理内存，C、C++ 以及 Rust 等编程语言使用手动的方式管理内存，工程师需要主动申请或者释放内存；而 Python、Ruby、Java 和 Go 等语言使用自动的内存管理系统，一般都是垃圾收集机制 2、什么是垃圾回收 垃圾回收也称为GC (Garbage Collection)，是一种自动内存管理机制 在应用程序中会使用到两种内存，分别为堆(Heap)和栈(Stack) , 4）、写屏障（屏障机制分为插入屏障和删除屏障） 插入屏障实现的是强三色不变式， 删除屏障则实现了弱三色不变式。 假如当前的heap占用内存时为3MB，GOGC = 75 5 * (1 + 75%) = 8.75MB 等heap占用内存大小达到8.75MB会触发1轮GC。 3.slice提前分配足够的内存来降低扩容带来的拷贝 4.避免map key对象过多，导致扫描时间增加 5.变量复用，减少对象分配，例如使用sync.Pool来复用需要频繁创建临时对象、使用全局变量等
1.9K31编辑于 2023-03-06 - 来自专栏业余草
浅谈HTML5 WebSocket的机制
回顾上一章 在上一章《为什么我们需要HTML5 WebSocket》中，我简单的介绍了下WebSocket的前世今生。相信大家已对WebSocket有了初步的了解。 那么今天我们继续深入学习WebSocket的机制。 WebSocket机制 我们知道WebSocket是HTML5一种新的协议。
85430发布于 2019-01-21 - 来自专栏数据处理
决策树
决策树归纳的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归各个击破的方式构造决策树。 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好的选择。 在其生成过程中，分割方法即属性选择度量是关键。 根据分割方法的不同，决策树可以分为两类：基于信息论的方法（较有代表性的是ID3、C4.5算法等）和最小GINI指标方法（常用的有CART，SLIQ及SPRINT算法等）。
79740发布于 2018-06-01 - 来自专栏用户画像
决策树
https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/82829502 决策树通过生成决策规则来解决分类和回归问题。 但是由于决策树在理论上能无限制地划分节点 前剪枝：在划分节点之前限制决策树的复杂度，通过一些阈值来限制决策树的生长，比如max_depth、min_sample_split等参数。 后剪枝：在决策树构建完成之后，通过剪枝集修改树的结构，降低它的复杂度。 这两种方法相比，前剪枝的实现更加容易，也更加可控，因为在实际应用中应用得更加广泛。 决策树最大的缺点在于模型的最后一步算法过于简单：对于分类问题，只考虑叶子节点里哪个类别占比最大；而对于回归问题，则计算叶子节点内数据的平均值。这导致它在单独使用时，预测效果不理想。 因此在实际中，决策树常常被用来做特征提取，与其他模型联结起来使用。
67830发布于 2018-09-29 - 来自专栏海天一树
决策树
一、 决策树简介 决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。 用第5列属性进行划分，属性0对应着分类0，属性1对应着分类0，属性2对应着分类0和1，此时树的结构是这样的： ? 7.png 第二个属性如何计算呢？ 找出第5列属性的值为2所对应的类别。 此时的决策树为 ? 第一条数据，第5个属性值是2，需要再判断第3个属性，第3个属性的值为4，根据决策树得出的预测分类为1，与实际结果吻合 第二条数据，第5个属性值是1，根据决策树得出的预测分类为0，与实际结果吻合 第三条数据 ，第5个属性值是2，需要再判断第3个属性，第3个属性的值为2，根据决策树得出的预测分类为0，与实际结果吻合 第四条数据，第5个属性值是0，根据决策树得出的预测分类为0，与实际结果吻合 第五条数据，第5个属性值是
1.2K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏小明的博客
决策树
决策树学习 决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法，其目的是创建一种模型，从模型特征中学习简单的决策远着呢，从而预测一个目标变量的值。 ，默认为None，表示所有叶子节点为纯节点 对数据集构造决策树，首先生成DecisionTreeClassifier类的一个实例（如clf），然后使用该实例调用fit()方法进行训练。 对训练好的决策树模型，可以使用predict()方法对新的样本进行预测。 sklearn.tree模块提供了训练的决策树模型的文本描述输出方法export_graphviz()，如果要查看训练的决策树模型参数，可以使用该方法，其格式为： sklearn.tree.export_graphviz #例8-3 构造打篮球的决策树 import numpy as np import pandas as pd #读数据文件 PlayBasketball = pd.read_csv('D:/my_python
83520编辑于 2022-09-05 - 来自专栏个人路线
Java面向对象基础（5）包机制及1~5总结
包机制是Java中管理类的重要手段。开发中，我们会遇到大量同名的类，通过包我们很容易对解决类重名的问题，也可以实现对类的有效管理。包对于类，相当于文件夹对于文件的作用。 5. Java引入了垃圾回收机制，令C++程序员最头疼的内存管理问题迎刃而解。Java程序员可将更多的精力放到业务逻辑上而不是内存管理工作，大大提高开发效率。
36410发布于 2021-08-03 - 来自专栏全栈程序员必看
决策树的原理_决策树特征选择
决策树的原理：根据树结构进行决策，可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。 从根节点出发，对每个特征划分数据集并计算信息增益（或者增益率，基尼系数），选择信息增益最大的特征作为划分特征，依次递归，直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分，形成决策树。 决策树 优点 1. 对中间值的缺失不敏感; 5. 可以处理不相关特征数据; 6. 对于异常点的容错率高 缺点 1. 可能产生过拟合的现象; 2. 对于比较复杂的关系很难学习; 3. 样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动 决策树的算法：ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足： 无法处理连续特征；信息增益使得算法偏向于取值较多的特征；没有考虑缺失值和过拟合的问题
64110编辑于 2022-10-03 - 来自专栏数据分析与机器学习
决策树
因此，我们可用信息增益来进行决策树的划分属性选择，即在上述“决策树学习的基本算法”章节中第6行选择属性a_* = argmax_{a\in A}Gain(D,a).著名的ID3决策树学习算法就是以信息增益为准则来选择划分属性 而后剪枝策略针对欠拟合问题明显要优于预剪枝策略，泛化性能往往也要优于预剪枝策略；但是后剪枝策略的问题在于，其是在决策树生成之后进行的，并且要自底向上地对树中所有非叶节点进行逐一考察，因此其训练时间要远远大于未剪枝决策树和预剪枝决策树 决策树的剪枝往往是通过极小化决策树整体的损失函数（loss function）或代价函数（cost function）来实现。 决策树的生成只考虑通过信息增益（或信息增益比）对训练集的拟合程度。而决策树剪枝则通过优化损失函数还考虑了减小模型复杂度，进而提高其泛化性能。 换言之，决策树生成算法只学习局部的模型，而决策树剪枝算法则关注整体的泛化性能。
1.1K41发布于 2019-11-28 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
决策树
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。 一颗决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试。 ? 决策树学习的目的是从样本数据产生一颗泛化能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的“分而治之”策略： Function createBranch 检测数据集中的每个子项是否属于同一分类： If
69620发布于 2019-07-01 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
决策树
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？” 顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？” 一般的，一个决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。 决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单直观的“分而治之”策略，算法如下所示， 输入：训练集 属性集 过程：函数 生成节点node. if 显然，决策树的生成是一个递归过程，在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：当节点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分当前划分节点包含的样本集合为空
1.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏Coder的技术之路
决策树
一颗决策树应运而生： ? 决策树是一个分类模型，是运用已有资料训练模型，然后运用到未知类别的事物身上，从而确定该事物的类别。 就像上面故事中未曾谋面的男主人公，虽然见或不见，他就在那里，不悲不喜，但他到底属于的哪一类，就需要用上图所示的决策树来决定。 决策树的精神是要将目标属性的混乱程度降到最低。。。 先验概率：P(u1)=9/14 —|— P(u2)=5/14 先验熵：H（u）=-9/14*log(9/14)-5/14*log(5/14)=0.94 对天气A1，晴v1、多云v2、雨v3 p (v1)=5/14、p(v2)=4/14、p(v3)=5/14 p(u1|v1)=2/5、p(u2|v1)=3/5 H(u|v1)=-2/5*log(2/5)-3/5*log(3/5)=0.97、同理H
48130发布于 2021-05-14 - 来自专栏iOSDevLog
决策树
决策树(Decision Tree) 机器学习里面的算法与编程语言里面的算法不大一样，主要是指数学上面的算法，而不是数据结构相关的算法。 不过机器学习里的与种算法叫做决策树，本质上就是编程语言中数据结构里面的树结构。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。
60440发布于 2018-07-03 - 来自专栏mantou大数据
决策树
决策树学习通常包括 3 个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的修剪 1.1 决策树场景 场景一：二十个问题 有一个叫 “二十个问题” 的游戏，游戏规则很简单：参与游戏的一方在脑海中想某个事物，其他参与者向他提问 5. 测试算法：使用经验树计算错误率。（经验树没有搜索到较好的资料，有兴趣的同学可以来补充） 6. 使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。 result = [] result.extend([1,2,3]) print result result.append([4,5,6 6]] [1, 2, 3, [4, 5, 6], 7, 8, 9] ''' reducedFeatVec.extend(featVec --- 1 决策树维基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91 2《机器学习实战》 -- Peter Harrington
2.6K190发布于 2018-04-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号