机器学习3—决策树学习笔记

关键词：

#计算给定数据集的熵
#导入log运算符
from math import log

def calcShannonEnt(dataSet):
    #获取数据集的行数
    numEntries=len(dataSet)
    #设置字典的数据结构
    labelCounts={}
    #提取数据集的每一行的特征向量
    for featVec in dataSet:
        #获取特征向量的最后一列的标签
        currentLabel=featVec[-1]
        #检测字典的关键字key中是否存在该标签
        #如果不存在keys()关键字
        if currentLabel not in labelCounts.keys():
            #将当前标签/0键值对存入字典中
            labelCounts[currentLabel]=0
        #将当前标签对应的键值加1
        labelCounts[currentLabel]+=1
    #初始化熵为0
    Ent=0.0
    #对于数据集中所有的分类类别
    for key in labelCounts:
        #计算各个类别出现的频率
        prob=float(labelCounts[key])/numEntries
        #计算各个类别信息期望值
        Ent-=prob*log(prob,2)
    #返回熵
    return Ent

学习笔记|机器学习决策树

文章目录一、算法原理二、基础知识1.自信息、信息熵与条件熵2.信息增益和增益率3.Gini值和Gini指数三、过拟合与剪枝四、连续值和缺失值处理1.连续值处理2.缺失值处理五、总结通过这篇博客，您将收获如下知识：熟悉决策树相... 查看详情

机器学习实战笔记-决策树

图3-1所示的流程图就是一个决策树，正方形代表判断模块(decisionblock),椭圆形代表终止模块(terminatingblock)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch)，它可以到达另一个判断模块或者终止模... 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

机器学习笔记-监督学习之决策树

0机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度健壮性可规模性可解释性1决策树（判定树）的概念　　决策树是一个类似于流程图的树结构（可以是二叉树或多叉树）：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支... 查看详情

机器学习实战笔记--决策树

tree.py代码1#encoding:utf-82frommathimportlog3importoperator4importtreePlotterastp567defcreateDataSet():#简单测试数据创建8dataSet=[[1,1,‘yes‘],9[1,1,‘yes‘],10[1,0,‘no‘],11[0,1,‘no‘],12[0,1,‘no‘]]13labels=[‘nosu 查看详情

《机器学习》（周志华）第4章决策树笔记理论及实现——“西瓜树”

参考书籍：《机器学习》（周志华）说   明：本篇内容为读书笔记，主要参考教材为《机器学习》（周志华）。详细内容请参阅书籍——第4章决策树。部分内容参考网络资源，在此感谢所有原创者的工作。======... 查看详情

《机器学习》（周志华）第4章决策树笔记理论及实现——“西瓜树”——cart决策树

CART决策树（一）《机器学习》（周志华）第4章决策树笔记理论及实现——“西瓜树”参照上一篇ID3算法实现的决策树（点击上面链接直达），进一步实现CART决策树。其实只需要改动很小的一部分就可以了，把原先计算信息熵和... 查看详情

机器学习算法学习02：决策树的学习以及应用决策树解决cora数据集论文分类问题(代码片段)

机器学习算法学习02：决策树的学习以及应用决策树解决Cora数据集论文分类问题文章目录机器学习算法学习02：决策树的学习以及应用决策树解决Cora数据集论文分类问题1.前言2.算法分析2.1算法概述2.2算法优化3.算法代码3.... 查看详情

郑捷《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记（第三章决策树的发展）_scikit-learn与回归树

　　（上接第三章）　　　3.4Scikit-Learn与回归树　　3.4.1回归算法原理　　在预测中，CART使用最小剩余方差（squaredResidualsMinimization）来判断回归时的最优划分，这个准则期望划分之后的子树与样本点的误差方差最小。这样决策... 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

机器学习笔记(代码片段)

机器学习笔记（四）文章目录机器学习笔记（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis&... 查看详情

机器学习笔记(代码片段)

机器学习笔记（四）文章目录机器学习笔记（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis&... 查看详情

机器学习笔记(代码片段)

机器学习笔记（四）文章目录机器学习笔记（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis&... 查看详情

机器学习笔记(代码片段)

机器学习笔记（四）文章目录机器学习笔记（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis&... 查看详情

机器学习笔记之三cart分类与回归树

本文结构：CART算法有两步回归树的生成分类树的生成剪枝CART－ClassificationandRegressionTrees分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由Breiman等提出。分类树的输出是样本的类别，回归树的输出是一个实... 查看详情

机器学习--决策树

...（DecisionTree）决策树是监督学习(supervisedlearning)的一种。机器学习中分类和预测算法的评估：1.准确率2.速度3.强壮型4.可规模性5.可解释性什么是决策树？决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性... 查看详情

机器学习决策树分类原理(代码片段)

决策树分类原理1.熵1.1概念1.2案例2.决策树的划分依据2.1信息增益2.1.1概念2.1.2案例2.2信息增益率2.2.1概念2.2.2案例案例一案例二2.2.3为什么使用C4.5要好?2.3基尼值和基尼指数2.3.1概念2.3.2案例3.小结3.1常见决策树的启发函数比较3.1.1ID3... 查看详情

机器学习决策树理论第二卷

决策树内容来至于《统计学习与方法》李航,《机器学习》周志华,以及《机器学习实战》PeterHarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教！本卷的大纲为1CART算法1.1CART回归树1.2CART分类树2CART剪枝3总结1CART算法CART分类与回归树(classi... 查看详情