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分类树和CART树的Python实现，包含数据集。

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简介：
该项目提供分类树和CART树的Python代码示例，并附带数据集，其结构设计清晰明了，非常适合作为初学者入门学习。

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  • Python中分类树和CART树的实现（附数据集）
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    本文介绍了在Python环境中如何构建分类树及CART决策树，并提供了实践所需的数据集。适合初学者学习与应用。 本段落旨在介绍如何使用Python实现分类树与CART树，并提供了一个包含数据集的示例代码。文章结构清晰、易于理解，非常适合初学者学习和实践。
     
  • Decision_tree-python: ID3、C4.5和CART的决策树分类
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    Decision_tree-python 是一个使用Python实现的经典决策树算法库，包括ID3、C4.5及CART算法，适用于数据分类任务。 决策树分类的ID3、C4.5 和 CART 三种算法的区别如下： 1. ID3 算法以信息增益为标准选择划分属性，优先考虑具有最大信息增益的属性。 2. C4.5 算法则首先在候选划分属性中筛选出那些信息增益高于平均水平的属性，并从这些属性中进一步挑选出增益率最高的一个作为最终的选择。 3. CART（Classification and Regression Trees）算法则使用“基尼指数”来决定如何选择划分属性，它会选择使得基尼值最小的那个属性来进行分类。 本次实验的数据集包含四个特征：年龄段、有工作情况、拥有住房状况和信贷历史；这些数据将用来确定是否应该给申请人提供贷款。为了简化处理过程，在编写代码之前先对原始数据进行如下预处理： 1. 年龄段用数字表示，0代表青年，1代表中年，2代表老年； 2. “有工作”情况用二进制编码：0 表示否， 1 表示是； 3. 拥有自己的房子状况同样以二进制形式标识：0 为没有自己的住房, 1 则表示拥有。 4. 信贷历史分为三个等级：0代表一般，1表示良好信用记录，2则意味着极好的信用情况。 5. 最终的类别标签用 no 表示不应发放贷款。
     
  • CART：分类与回归树的C++实现
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    CART：分类与回归树的C++实现提供了一个高效且灵活的C++库，用于构建和分析预测模型。此项目适用于需要处理大规模数据集的数据科学家及机器学习爱好者。 大车分类与回归树（CART）的C++实现目录介绍及资料格式 本段落档介绍了数据挖掘领域著名的算法——分类与回归树（CART）在C++中的具体实现，提供了该算法源代码的相关信息。 ### 资料格式说明： #### 培训和测试数据文件格式： - 每行代表一个实例，并以换行符`\n`结束。 - 表示类ID或回归问题中因变量值的浮点数位于每行开头，对于分类任务，类ID范围从1到类别总数（例如，在4类分类问题中的取值为1、2、3和4）；在回归任务中，则可以是任意实数值。 - 接下来的项以制表符`\t`分隔。第一个字段是一个正整数表示特征的标识，其有效范围是从1到所有可能特征的数量（例如，如果总共有10个特征，则它们被标记为1、2...9或10）；索引必须按升序排列。 - 第二个字段是浮点数值代表该特定实例中对应特征值。若某特征值等于零且为了节省存储空间和提高计算效率可以忽略不计，那么在数据文件里相应位置可省略该项。 - 测试集中的标签仅用于评估准确率或错误率；如果这些信息未知，则只需将测试样本的第一列留空即可。 以上是关于CART算法的实现细节及所需输入格式的基本介绍。
     
  • Python CART分类回归树详解
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    本文深入探讨了Python中CART算法的应用，涵盖其在分类与回归任务中的实现细节及优化方法。 本段落详细介绍了Python中的CART分类回归树，并提供了有价值的参考内容。对这一主题感兴趣的读者可以查阅此文以获取更多信息。
     
  • Python CART分类回归树详解
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    本文章深入解析了Python中CART算法的应用，包括其在分类和回归任务中的实现细节与优化技巧。适合数据科学爱好者学习参考。 决策树之CART（分类回归树）详解 1. CART分类回归树简介 CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，能够处理连续型变量和离散型变量。当待预测的目标是离散型数据时，CART会生成分类决策树；如果目标为连续型数据，则生成回归决策树。需要注意的是，数据对象的条件属性是否为离散或连续，并不是区分分类树与回归树的标准。 2. CART分类回归树分裂属性的选择 2.1 CART分类树——待预测类别是离散型数据时 选择具有最小Gain_GINI值的属性及其对应的取值作为最优分割点。
     
  • 基于Python实现的Cart分类决策树及其随机森林算法
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    本项目采用Python语言实现了经典的Cart分类决策树及随机森林算法，旨在通过数据驱动的方法进行高效准确的数据分类与预测。 随机森林代码依赖numpy和pandas库，在运行前请确保已安装这两个包，并且关键代码部分都有详细的注释。 决策树使用孩子表示法，因为预测每个样本需要根据父节点找到其子节点的操作。使用的数据集是kaggle比赛中的经典数据集——泰坦尼克号灾难事件的数据集，该任务要求根据乘客的信息来预测他们是否生还，是一个二分类问题。原数据集存储在original_data文件夹下。 使用pandas对原始数据进行清洗和one-hot编码，并将前600条记录作为训练集，后289条记录作为测试集。pre_data.py脚本完成了这部分工作。处理后的数据存放在data文件夹中。 决策树模型设置了一个可调参数：min_sample_leaf（落在叶子节点上的最小样本数）。当min_sample_leaf = 31时，分类正确率为0.702422。 随机森林模型有四个可调整的参数： - ip: 随机挑选训练集的比例范围 (ip, 1) 中的一个值。 - jp: 特征选择比例。
     
  • Python实现决策回归树和其数据集
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    本项目采用Python语言实现决策回归树算法，并包含相应的数据处理与模型训练代码，适用于机器学习初学者研究与实践。 决策回归树主要通过CART算法来实现。本资料包括了用Python实现的决策回归树以及相应的数据集，并能够自动生成对应的决策树图。
     
  • 用Python实现决策树分类
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    本篇文章将介绍如何使用Python编程语言来构建和应用决策树模型进行数据分类。通过实际代码示例讲解了从数据预处理到模型训练、测试的全过程。适合初学者快速入门机器学习中的决策树算法。 上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇则着重介绍其实现方法。代码环境使用Python 3.4版本，并实现了ID3算法。为了后续matplotlib绘图方便，将原来的中文数据集转换为英文格式。 构建决策树的具体代码如下： ```python #coding :utf-8 2017.6.25 author :Erin function: decision tree ID3 import numpy as np import pandas as pd from math import log import operator def load_： ``` 请注意，原始中文数据集已经转换为英文，并在代码中直接体现，因此无需额外截图展示。
     
  • Python实现的高级数据结构——B树和红黑树
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    本篇文章主要讲解了如何使用Python语言来实现两种重要的高级数据结构:B树与红黑树。这两种高效的数据存储方式在数据库和其他需要快速查找、插入和删除操作的应用中有着广泛的应用。通过本文的学习，读者可以深入了解B树和红黑树的工作原理，并掌握它们的Python实现方法。 一棵2t（其中t≥2）阶的B树是一棵平衡的2t路搜索树。它要么是空树，要么满足以下性质： 1. 根节点至少有两个子节点； 2. 每个非根节点包含的关键字数量j需满足：t-1≤j≤2t-1； 3. 除叶子节点外，每个节点都包含了目前该节点内关键字数加一的子指针； 4. 子树中的关键字与当前节点中关键字值之间存在大小关系； 5. 所有的叶子节点位于同一层，其深度等于树的高度。 当t=2时，这种B树被称为2-3-4树。在进行插入操作并导致某个节点的关键字数量达到最大（即为2t-1）时，该节点需要被拆分，并且在此之后不再检查此节点和它的父节点是否还需要进一步的拆分处理；直到下一个关键字要被插入为止。
     
  • 利用Python实现决策树CART、ID3和C4.5算法（含完整代码）.rar
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    本资源提供了一套完整的Python代码库，用于实现三种经典的决策树学习算法：CART、ID3及C4.5。通过这些代码，用户能够深入了解每种算法的原理，并进行实际应用。适合数据科学与机器学习爱好者深入研究和实践使用。 资源内容：基于Python实现决策树CART、ID3、C4.5（完整源码）。 代码特点： - 参数化编程； - 参数可方便更改； - 代码编写思路清晰，注释详细。 适用对象： - 计算机专业学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 电子信息工程专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计； - 数学等专业的大学生相关项目需求。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作超过10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测及信号处理等多种领域的算法仿真实验。