雪饮者决策树系列决策树应用

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from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import csv
from sklearn import tree
from sklearn import preprocessing
from sklearn.externals.six import StringIO

# Read in the csv file and put features into list of dict and list of class label
#allElectronicsData = open('D:\PythonWorkspace\DecisionTree\AllElectronics.csv', 'r')
#reader = csv.reader(allElectronicsData)
#headers = reader.next()
#D:\PythonWorkspace\DecisionTree\
with open("AllElectronics.csv","r") as csvfile:
    reader=csv.reader(csvfile)
    rows = [row for row in reader]
headers=rows[0]
readers=[]
for i in range(1,len(rows)):
    readers.append(rows[i])
featureList = []
labelList = []
for row in readers:
    labelList.append(row[len(row)-1])
    rowList = []
    for i in range(1, len(row)-1):
        rowList.append(len(row[i]))#用字符串长度来标记对应的类别
    featureList.append(rowList)
print (labelList)
print(featureList)
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#选择信息增益
clf = clf.fit(featureList, labelList)#训练模型

with open("allElectronicInformationGainOri.dot", 'w') as f:
    f = tree.export_graphviz(clf, feature_names=['age','income','student','credit_rating','class_buys_computer'], out_file=f)#可视化模型，以dot文件输出

newRowX = [11, 3, 3, 4]#找一个测试用例，因为训练数据本身就少，就捏造一个吧。。。

predictedY = clf.predict(newRowX)
print("predictedY: " + str(predictedY))

决策树（回归树）分析及应用建模

一、CART决策树模型概述（ClassificationAndRegressionTrees）    决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。??决策树算法属于有指导的学习，即原数据必须... 查看详情

决策树系列决策树基础

...的结果是离散数据还是连续数据来划分的。今天要介绍的决策树就是分类算法中的一种。　　在介绍机器学习和深度学习方法时，笔者将按照以下顺序来介绍相关理论：1.主要概念的定义2.模型工作原理3.最优 查看详情

机器学习笔记-决策树

决策树(DecisionTree)决策树学习，建立一颗树结构的模型。此模型由一系列逻辑决策构成。在此结构中决策点代表某个属性上的决策，分支表示决策选择项，树的叶子节点是一系列联合决策的结论。决策树通过分而治之（Divideandconq... 查看详情

决策树

决策树原理对一系列问题进行if/else推导，最终实现决策决策树构建#导入numpyimportnumpyasnp#导入画图工具importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormap#导入树模型和数据集加载工具fromsklearnimporttree,datasets#导入数据集拆分工... 查看详情

推荐系统系列3-基于决策树做推荐系统的方法

1、决策树概念  决策树是基于树的结构来进行决策的，这与人类的认知方法类似，例如：今天会下雨么？针对此问题我们首先会进行一系列的判断或者决策；今天阴天么，如果阴天，大概率会下雨；如果晴天，大概率不... 查看详情

详解决策树-剪枝十分钟机器学习系列笔记

 决策树生成算法递归地产生决策树，直到不等你继续下去为止。这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，模型结构过于复杂，即出现过拟合现象直接来看优秀的决策树一般要求... 查看详情

实验四决策树算法及应用(代码片段)

博客班级机器学习作业要求实验四作业目标决策树算法及应用学号3180701124一、【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不... 查看详情

决策树专题_以python为工具python机器学习系列

决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列（十一）】文章目录1.关于信息熵的理解2.信息增益3.信息增益比4.基尼指数5.DecisionTreeClassifier()与DecisionTreeRegressor()6.决策树分类-葡萄酒分类_DecisionTreeClassifier7.决策树回归-加... 查看详情

机器学习决策树

1、决策树简介1.1决策树概述决策树算法是一种基于树形结构的分类算法，它能从给定的无序的训练样本中，提炼出树型的分类模型，树形中包含判断模块和终止模块。它是一种典型的分类算法，首先对数据进行处理，利用归纳... 查看详情

常见机器学习算法原理+实践系列4（决策树）

决策树分类决策树算法借助于树的分支结构实现分类，决策树在选择分裂点的时候，总是选择最好的属性作为分类属性，即让每个分支的记录的类别尽可能纯。常用的属性选择方法有信息增益（InformationGain），增益比例（gainratio... 查看详情

实验四决策树算法及应用(代码片段)

...与信息学院AHPU-机器学习实验-计算机18级作业要求实验四决策树算法及应用作业目标（1）理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；（2）理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；（3）能根据不同的数据类型，... 查看详情

机器学习实战基础（二十八）：决策树概述(代码片段)

概述决策树是如何工作的 决策树（DecisionTree）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... 查看详情

实验四决策树算法及应用(代码片段)

...计算机18级作业要求实验四学号3180701128【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数... 查看详情

数据挖掘入门系列教程（三点五）之决策树(代码片段)

数据挖掘入门系列教程（三点五）之决策树本来还是想像以前一样，继续学习《Python数据挖掘入门与实践》的第三章“决策树”，但是这本书上来就直接给我怼了一大串代码，对于决策树基本上没有什么介绍，可直接把我给弄懵... 查看详情

sklearn专题一：决策树(代码片段)

目录决策树1概述1.1决策树是如何工作的1.2sklearn中的决策树2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集2.1 重要参数2.1.2 random_state& splitter2.1.3 剪枝参数2.1.4 目标权重参数2.2 重要属性和接口3.DecisionTreeRegressor3.1重要参数，属性及接... 查看详情

机器学习实战精读--------决策树

...吃力和认真！机器根据数据集创建规则，就是机器学习。决策树：从数据集合中提取一系列规则，适用于探索式的知识发现。决策树本质：通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树算法核心：构建精度高，数据规模小的决... 查看详情

机器学习系列（三十六）——回归决策树与决策树总结

参考技术A回归决策树树是用于回归的决策树模型，回归决策树主要指CART算法，同样也为二叉树结构。以两个特征预测输出的回归问题为例，回归树的原理是将特征平面划分成若干单元，每一个划分单元都对应一个特定的输出。... 查看详情

机器学习之决策树

一、决策树概述 　　前面我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任... 查看详情