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通过Python和sklearn库,可以实现决策树的方法示例。

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简介:
首先,需要完成基本环境的配置,包括安装 Anaconda 环境。由于访问其官方网站 https://www.continuum.io/downloads 受到网络限制,建议使用国内的镜像站点:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/进行下载。此外,还需要安装绘图工具 Graphviz,网址为 http://www.graphviz.org/Download_windows.php。安装完成后,请务必将 bin 目录的内容添加到系统的环境变量 path 中,以便后续使用。参考相关的博客文章:https://www.jb51.net/article/169878.htm,同时可以查阅官方的技术文档以获取更详细的信息。

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客服
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  • 利用PythonSklearn
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    本教程通过实际案例详细讲解如何使用Python编程语言及Scikit-learn库来构建与评估决策树模型,适合数据科学初学者参考学习。 安装 Anaconda 环境需要使用国内镜像站点:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。此外还需要添加绘图工具 Graphviz(可以从其官网下载)。在安装 Graphviz 后,需将 bin 目录内容加入环境变量 path 中。 参考教程可以找到更多详细步骤。官方网站也提供了技术文档供进一步学习和查阅。
  • Python Sklearn
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    简介:在Python的Sklearn库中,决策树是一种基于特征值进行递归分割的数据分类与回归算法。通过构造一个类似流程图的树结构模型,决策树能够帮助我们理解数据间的复杂关系,并用于预测建模任务。 本项目包含原始数据集、测试集以及实验要求,旨在使用sklearn库简单实现决策树算法,适合初学者学习Python编程及sklearn基础知识。此外,该项目还能生成可供参考的决策树PDF文件,帮助入门者更好地理解相关概念和实践操作。
  • C4.5算Python
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    本篇教程详细介绍如何使用Python语言实现经典的C4.5算法进行决策树建模。通过实例解析,帮助读者掌握数据分类与预测的方法。 C4.5算法是对ID3算法的一种改进,在特征选择方面有所不同:C4.5使用的是基于信息增益比的准则,而ID3则是基于信息增益。这种改变的原因在于,当采用信息增益作为评估标准时,它倾向于选取取值较多的属性(因为更多的取值会导致条件熵降低,从而使得信息增益增大)。为了纠正这一倾向,在特征选择过程中引入了分母——即当前所选特征本身的熵,并非类别变量的熵。通过这种方式形成了新的评价准则:信息增益比。 为什么这样的调整能够避免ID3算法偏向于选取具有较多取值属性的问题呢?这是因为当一个属性包含更多的不同取值时,该属性自身的熵也会随之增大,进而使得分母变大。因此,在计算信息增益比的过程中,即使条件熵有所下降(即原始的信息增益增加),但由于分母的数值上升得更多,最终导致整体信息增益比反而会减少。这与单纯使用信息增益时的情况形成了对比——在后一种情况下,更多的取值会导致更高的初始得分(即更大的信息增益)。
  • C4.5Python与数据
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    本文章详细介绍了C4.5决策树算法,并提供了其在Python中的具体实现方法及数据应用示例,帮助读者深入理解并实践该算法。 资源包含完整的C4.5决策树算法Python代码及测试数据。其中包括四个文件:C45.py用于实现算法,treePlotter.py用于绘制决策树,PlayData.txt是样本数据集,而C45test.py则用来构建、剪枝、绘制并测试决策树。运行该文件可以依次完成这些步骤,并对测试样本进行分类。
  • C4.5Python及数据.zip
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    本资料包提供了一个关于C4.5决策树算法在Python中的实现教程和相关代码,包含详细的数据处理与模型构建实例。 资源包含完整的C4.5决策树算法Python代码及测试数据。共有四个文件:C45.py用于实现算法本身;treePlotter.py负责绘制决策树;PlayData.txt提供样本数据;C45test.py则用来构建、绘制并测试决策树。
  • 基于numpypandasPython人工智能框架(不使用sklearn
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    本项目介绍如何利用Python中的基础库numpy和pandas从零开始构建决策树模型,提供了一种无需依赖sklearn等机器学习库的学习途径。 最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型,能够处理离散型数据和连续型数据,并将生成的决策树可视化。在模型评估阶段还实现了利用numpy和pandas计算准确率、混淆矩阵以及相关可视化的功能。
  • sklearn回归案分析
    优质
    本案例详细介绍了使用Python机器学习库scikit-learn进行决策树回归分析的过程,包括数据准备、模型训练和性能评估等步骤。 使用sklearn进行决策树回归的案例,数据集随机生成,并且代码能够完美运行。
  • Python
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    本文章介绍了如何在Python编程语言中实现决策树算法,详细讲解了决策树的工作原理、构建方法以及实际应用案例。 数据集:Mnist训练集数量:60000 测试集数量:10000 运行结果: ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:356s ```python import time import numpy as np def loadData(fileName): # 加载文件 dataArr = []; labelArr = [] fr = open(file) ``` 重写后的代码删除了不必要的注释和未完成的函数定义。保留了原始描述中的关键信息,同时保持格式整洁。
  • Python代码
    优质
    本文章提供了一个详细的Python编程语言中实现决策树算法的代码实例。从数据预处理到模型训练与评估,每一步都详细解释,非常适合初学者学习和实践。 好的,请提供您需要我重写的关于Python决策树代码的文字内容。我会按照您的要求进行处理。
  • Python代码
    优质
    Python决策树示例代码提供了使用Python编程语言实现决策树算法的具体例子和相关代码片段,帮助学习者理解和应用机器学习中的这一重要分类方法。 Python决策树的实例代码及相关文件已提供,并包含详细注释。直接运行test_tree文件即可查看结果。