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- 来自专栏Michael阿明学习之路
6. 决策树
中文翻译参考 《统计学习方法》决策树笔记 决策树可以分类，也可以回归，还有多输出任务 是随机森林的基础组成部分 1. filled=True ) 安装好Graphviz，在cmd下输入 dot -Tpng iris_tree.dot -o iris_tree.png # cmd，生成决策树可视化图片 分类预测 决策树特性：不需要太多的数据预处理，尤其是不需特征缩放或归一化 tree_clf.predict_proba([[5,1.5]]) # array([[0. 模型参数 决策树不需要事先设置参数，不添加约束的决策树模型，能很好的拟合数据，容易过拟合 min_samples_split（节点在被分裂之前必须具有的最小样本数） min_samples_leaf（叶节点必须具有的最小样本数 不稳定性 决策树 对旋转很敏感，可以使用 PCA 主成分分析，缓解 ? 决策树 对训练数据的微小变化非常敏感，随机森林可以通过多棵树的平均预测值限制这种不稳定性
43310发布于 2021-02-19 - 来自专栏机器学习原理
机器学习（6）——决策树前言：
4 重复上述操作,直到产生的剪枝决策树T只有1个节点 5 得到决策树T0T1T2…Tk 6 使用验证样本集选择最优子树Ta 问题来了，如何计算非叶子节点的剪枝系数呢？ (tre,"model/tre.m") mm = joblib.load("model/mm.m") tre = joblib.load("model/tre.m") x=np.array([[6,3,1,0.1 3深度，训练集上正确率0.75556 4深度，测试集上正确率0.81905 4深度，训练集上正确率0.75556 5深度，测试集上正确率0.81905 5深度，训练集上正确率0.71111 6深度 ，测试集上正确率0.85714 6深度，训练集上正确率0.66667 7深度，测试集上正确率0.85714 7深度，训练集上正确率0.66667 8深度，测试集上正确率0.85714 8深度， 决策树深度对模型的影响 分析：从图中可以看书，随着树的深度的加深，正确率会提高，达到临界值之后（树的深度为6），训练集正确率达到最高，而测试集正确率开始下降，多以决策树的深度越深就会出现过拟合。
1.5K100发布于 2018-04-27 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据挖掘系列（6）决策树分类算法
这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 二、决策树分类 决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例，树的内部结点表示对某个属性的判断，该结点的分支是对应的判断结果；叶子结点代表一个类标。 ? 输出：一棵决策树. 在第6步中，对应构建多叉决策树时，离散的属性在结点N及其子树中只用一次，用过之后就从可用属性列表中删掉。 比如我们将一个立方体A抛向空中，记落地时着地的面为f1，f1的取值为{1,2,3,4,5,6}，f1的熵entropy(f1)=-(1/6*log(1/6)+...+1/6*log(1/6))=-1*log
1.9K40发布于 2018-04-23 - 来自专栏决策智能与机器学习
入门决策树 | 概述篇 | 山人聊算法 | 6th
我们这次来聊聊决策树，决策树是一种可解释性好、对各种非线性情况适应性强的方法。 概念 看图说话，利于理解，决策树是下图这样式儿的。 ? 一般来说决策树的应用用往往都是和某一应用分析目标和场景相关的，比如：金融行业可以用决策树做贷款风险评估，保险行业可以用决策树做险种推广预测，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断处置模型等等，当一个决策树的应用分析目标和场景确定 缺点 1）如果你的边界很光滑动，决策树不会很好用。也就是说当你有不连续的实例时，决策树才表现最好。 2）如果有很多不相关的变量，决策树表现的不好。决策树的工作是通过找到变量间的相互作用。 决策树模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。 决策树的建立主要有三个阶段：特征选择、生成决策树、修剪决策树。本次先简要介绍三个阶段，后续逐渐展开细聊。 ? 特征选择 特征选择的主要准则有信息增益或信息增益比。
58620发布于 2020-08-04 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 12-6 决策树解决回归问题
前言 前几个小节一直在使用决策树解决分类问题，其实决策树这种思想也可以非常容易的解决回归问题。使用 CART 这种方式构建决策树之后，训练好的决策树中的每一个叶子节点中都会有很多样本点。 ，实例化决策树回归器全部使用默认的参数。 DecisionTreeRegressor 使用决策树解决回归问题，而 DecisionTreeClassifier 使用决策树解决分类问题。 训练好了决策树，接下来可以调用 score 函数来计算回归模型的准确度。 In[6]: dt_reg.score(X_train, y_train) Out[6]: 1.0 此时训练好的决策树在训练集上的 R Squared 值为 1.0，而在测试集上的 R Squared
3.1K20发布于 2021-01-29 - 来自专栏木东居士的专栏
决策树1：初识决策树
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。 1.2 决策树与条件概率 在前面已经从直观上了解决策树，及其构造步骤了。现在从统计学的角度对决策树进行定义能够能好地帮助我们理解模型。 2.2 决策树损失函数 与其他模型相同，决策树学习用损失函数表示这一目标。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数。决策树学习的策略是以损失函数为目标函数的最小化。 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。
1.6K20发布于 2019-12-23 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【趣味】数据挖掘(6)——借水浒传故事，释决策树思路
，决策树程序能自动训练并输出一颗决策树，小问题在几秒钟到几分钟内可完成。 测试模块给定一组测试数据和一颗决策树，决策树程序能自动测试，计算出测试精度。 决策树的优劣 训练集是老师，决策树是学生，测试集是考官。分类精度的评价与学生的百分制成绩类似：90后为优，80后为良，70后为中，60后及格，很难有百分。 要求过分，则导致训练时间太长，决策树高度h（层次数）太多，决策树导出的规则变复杂，且规则数以2h 的趋势增长。 与其他真理一样，决策树有其适合的时空区间，所以要与时俱进，这就引出了动态决策树，是目前受关注的研究课题。 分类技术多种多样。
85550发布于 2018-03-09 - 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）。
79140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。
67130发布于 2018-09-29 - 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 ，观察对新的数据的决策结果 print('新的数据为[1,30,6,False]时的决策结果为：',clf.predict([[1,30,6,False]])) print('新的数据为[2,25,2,
82120编辑于 2022-09-05 - 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。 纯度范围为[0, log|y|] 三、 数据集 为了更好地理解程序，咱们只采用15行数据来实现决策树二分类。这些数据中，前6行是特征属性，最后一行是分类结果。 6.png 实现代码： def __get_info_entropy(label, attr): result = 0.0 for this_attr in np.unique(attr 此时的决策树为 ? ,'), np.int32) file.close() #np.random.shuffle(raw_data) data = raw_data.transpose()[0:6]
1.2K20发布于 2018-08-17 - 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. 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
63910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
69420发布于 2019-07-01 - 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。。。
47730发布于 2021-05-14 - 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 （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。 7,8,9]) print result 结果： [1, 2, 3] [1, 2, 3, [4, 5, 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 - 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。
60140发布于 2018-07-03 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
AI Earth ——开发者模式案例6：决策树模型实现冬小麦提取
决策树模型实现冬小麦提取¶ 依据作物在不同物候期内卫星影像的光谱存在差异的特征，可建立冬小麦提取算法，进行像元尺度冬小麦提取。 播种期 10-11月，旺长期3-4月，成熟期5-6月 NDVI_median = getl8_ndvi('2017-10-11', '2017-11-10').median().clip(region) 区分植被区域和非植被区域，> 0.48 为植被区域 mask5 = NDVI_min.gt(aie.Image.constant(-0.12)) # 筛选冬小麦区域，成熟/收获期冬小麦植被指数下降 mask6 NDVI_min.lt(NDVI_max.add(aie.Image.constant(0.5))) wheat1 = mask1.And(mask2).And(mask3).And(mask5).And(mask6) ndvi_vis = { 'min': -0.2, 'max': 0.6, 'palette': ['#d7191c', '#fdae61', '#ffffc0', '#a6d96a
37510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏用户8739990的专栏
决策树适用范围 决策树的优势
下面就来看看决策树适用范围是什么吧。 image.png 决策树适用范围 现在决策树已经比较成熟，也运用到了各个不同的领域中，其中有人工智能、医疗诊断、规划理论、认知科学以及工程、数据挖掘等等。 执行每一个方案都会有不同的结果，对决策者来说有胜算也有风险，所以采用决策树来解决这些问题，应该是比较明智的选择。 决策树的优势 建立决策树模型过程中比较简单，而且算法、决策规则很容易理解。 采用决策树模型可以给用户提供可视化和直观化，全面掌握具体情况。决策树的应用范围比较广，无论是分类还是回归，都是可以使用决策树，同时还能根据类别进行不同的分类。 决策树即可以处理数值型的样本，还能处理连续的样本。 决策树适用范围和决策树的优势，大家已经有了了解。 虽然决策树有很多的优势，当然也有它的一些缺点，决策树总是会在训练数据时，出现比较复杂的结构，就需要进行大量的过拟合。
4.4K10发布于 2021-06-17
腾讯云开发者
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