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机器学习作业2使用决策树。

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简介：
决策树（decision tree）作为一种根基性的分类和回归算法，其模型呈现出一种树状结构，该结构中既有叶子节点，也有内部节点。本次实验旨在通过MATLAB软件来实现决策树算法的构建与生成。实验所采用的数据集为人民币模型，具体包含四种货币金额：100元、50元、20元以及10元。

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  • 决策树机器学习作业2.rar
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    本文件包含一个关于决策树算法的机器学习作业，内有详细的理论介绍、代码实现和实践案例分析，适合深入理解和应用决策树模型。 决策树是一种基本的分类与回归方法。它采用树形结构表示模型，并包含叶子节点和内部节点。本实验旨在使用MATLAB生成决策树算法。实验数据为人民币面额模型，包括100元、50元、20元和10元四种类型。
  • 机器学习：决策树（三）——决策树的视觉呈现
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    本篇文章是关于机器学习中决策树模型系列文章的第三篇，主要介绍了如何将决策树以图形化的方式进行展示和理解。通过可视化的技术，帮助读者更好地掌握和应用决策树算法。 一、简介 对于自己实现的决策树，可以使用matplotlib进行可视化展示。其中create_plot函数用于生成最终的图。如果决策树是用字典类型存储的话，则需要适当调整代码中的部分细节，但总体思路保持不变。 另外，retrieve_tree()函数是用来手工创建两棵树以供测试和查看之用。 二、实现 首先导入所需的matplotlib.pyplot库： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来定义一个Tree类用于构建决策树的结构： ```python class Tree(object): def __init__(self, node_type, category=None, feature=None, # 其他参数省略，根据需要添加 ) ``` 注意以上代码示例中仅展示了初始化方法的一部分。
  • 决策树在机器学习中的应用
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    决策树是一种直观且易于理解的监督学习方法，在分类和回归任务中广泛应用。通过递归地分割数据集以优化目标函数，决策树能够实现高效的数据预测与分析。 PPT是根据周志华老师的书制作的，结合示例和动态演示，详细涵盖了决策树的内容。
  • Python中使用机器学习决策树（tree.DecisionTreeRegressor）算法实例
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    本实例详细介绍了如何在Python中应用scikit-learn库中的DecisionTreeRegressor算法进行回归分析，通过实际代码演示了决策树模型的构建、训练及预测流程。 机器学习中的Python决策树（tree.DecisionTreeRegressor）算法实例展示了如何使用这个模型来进行回归任务。通过这种方式，可以有效地预测连续值的结果，并且这种算法易于理解和解释。在实践中，我们可以通过调整参数来优化模型的性能，例如控制树的最大深度、叶子节点最小样本数等。此外，决策树还可以处理缺失数据和非线性关系，在许多实际问题中表现出色。
  • 网球数据集用于机器学习决策树练习
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    本数据集专门设计用于支持基于网球比赛统计信息的机器学习决策树模型训练与测试，旨在提高模型在体育数据分析中的应用效能。 打网球数据集用于机器学习决策树的练习。
  • 决策树的机器学习代码实现
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    本项目旨在通过Python语言实现经典的数据挖掘和机器学习算法——决策树。从数据预处理到模型训练、测试及优化进行全面解析与实践操作，帮助初学者快速掌握该技术的核心概念及其应用技巧。 使用机器学习库来实现决策树代码，以供学习之用。
  • 基于Python的机器学习与决策树实现对率回归决策树
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    本研究利用Python开发了一种融合逻辑回归与决策树算法的新方法，旨在提升分类问题预测精度。通过结合两种模型的优势，该方法在多个数据集上展现出优越性能。 本段落介绍如何使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库来通过逻辑回归对离散数据进行划分，并预测每个属性的值。选取正确率最高的属性作为根节点，然后对该节点的每一个属性取值进一步划分选择，依此类推直至生成一棵决策树。程序的功能是针对给定的西瓜数据集3.0，将字符串类型的属性转换为数值类型以供模型训练，并对连续型属性进行离散化处理以便于选取最优的划分点；通过正确率来确定根节点的选择，最终得到一个表示决策树结构的数组形式的结果。接着使用dealanddraw(n0, pngname)函数将该数组转化为字典格式并绘制出决策树图，保存为图片文件。 读者可以通过本代码学习到机器学习课程中关于逻辑回归决策树的基本构建方法，并能够根据自身需求轻松更换数据集进行实验，具有较高的实用价值。然而，在处理正确率相同的节点时，采用优先遍历的方法选择根节点会导致与基于信息增益划分策略相比的结果不同：虽然两种方法的最终预测准确度都是100%，但逻辑回归方式可能会忽略在同一正确率下更优的分支点选择机会，从而导致生成的决策树层次更深、结构更加复杂。
  • 决策树实验的机器学习测试集
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    本项目旨在通过构建和优化决策树模型来解决分类问题，采用多种标准评估算法性能，并对不同参数设置进行比较分析。 在进行模型训练的过程中，测试集扮演着至关重要的角色。它用于评估模型的性能，并帮助我们了解模型对于新数据的表现如何。为了确保我们的机器学习算法能够泛化到未知的数据上，我们需要一个独立于训练过程之外的数据集合来进行验证和调整。 通常情况下，在构建深度学习或传统机器学习项目时，我们会将整个可用数据集分割成三部分：用于训练的训练集、用于验证模型性能并进行超参数调优的验证集以及最后用来评估最终模型效果的测试集。这样的划分方式有助于我们避免过拟合现象，并且确保我们的算法具有良好的泛化能力。 在实际应用中，选择合适的策略来分割数据非常重要。例如，在处理不平衡的数据分布时，我们需要特别注意如何公平地分配各类样本到各个集合当中去；而在时间序列预测任务上，则需要按照时间顺序进行划分以反映真实场景中的因果关系等特性。
  • 机器学习实践-手动实现决策树
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    本教程深入浅出地讲解了如何从零开始手动构建和优化决策树模型，适合对机器学习感兴趣的初学者。通过实例分析，读者将掌握决策树算法的核心原理与应用技巧。 决策树模型在鸢尾花数据集上的实现包括完整代码、可视化及讲解，具有很高的准确率，并且亲测可用。
  • PART5 决策树：机器学习分类算法.ipynb
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    本Jupyter Notebook介绍了决策树在机器学习中的应用，重点讲解了其作为分类算法的工作原理，并通过实例展示了如何使用Python进行模型构建和优化。 PART5 机器学习分类算法之决策树 本部分将介绍如何使用Python进行机器学习中的决策树算法实践。通过构建、训练及优化模型，读者可以掌握决策树的基本原理及其在实际问题解决中的应用技巧。 具体来说，我们将从数据预处理开始讲解，并逐步深入到特征选择、模型评估等关键步骤中去。此外还会讨论一些常见的挑战和解决方案，例如如何处理不平衡数据集或提高算法的泛化能力等问题。 希望读者能够通过本教程掌握决策树的核心概念和技术细节，在实际项目中灵活运用这些知识来解决分类问题。