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Python实现决策回归树和其数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 决策树回归：用Python实现Decision Tree Regression
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    简介：本文详细介绍了如何使用Python进行决策树回归分析，通过实例讲解了构建和优化DecisionTreeRegressor模型的方法。 使用Python进行决策树回归执行代码的步骤如下：首先下载Decision_Tree_Regression.py文件和数据集，并确保这两个文件都在同一个文件夹中。然后在任何Python编译器中打开该python文件并运行代码。
     
  • 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。
     
  • 回归决策树算法
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    回归决策树是一种预测分析算法，用于建立能够进行数值预测（如房价预测）的决策模型。它通过学习数据中的特征与连续值目标变量之间的关系，构建出一棵树状结构，便于理解和解释。 文档为PDF格式，详细叙述了回归决策树的原理，并通过举例进行说明，同时包含Python实现代码。
     
  • Python实现的决策树多分类与回归分析（基于Robotnavigation数据）附数据集及结果.zip
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    本资料包含使用Python编程语言进行决策树多分类和回归分析的代码、教程以及基于Robotnavigation数据集的结果展示，适合机器学习初学者研究参考。文件内含所有必要的数据集与实现步骤说明。 Python实现决策树多分类和回归（基于Robotnavigation数据集），包括代码、结果展示及数据分析。
     
  • DecisionTreeRegressor决策树回归模型
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    DecisionTreeRegressor是一种机器学习算法，用于预测连续值输出。它通过训练数据构建决策树，以递归分割特征空间来最小化均方误差，适用于回归任务中的复杂模式识别。 理解DecisionTreeRegressor的原理，并通过Python语言进行编程实践。这是机器学习实验二的内容，附有实验报告。
     
  • C++中实现的决策树及数据集
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    本项目在C++语言环境中实现了决策树算法，并应用于特定数据集以验证模型效果和性能。 C++实现决策树包括了数据集的使用。
     
  • 鸢尾花数据集的可视化与线性回归和决策树分析
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    本研究利用Python进行鸢尾花数据集的探索性数据分析，包括数据可视化解析及基于线性回归和决策树模型的应用，揭示不同分类之间的特征关联。 1. 鸢尾花数据集的可视化分析 2. 利用线性回归探讨鸢尾花花瓣长度与宽度之间的关系 3. 通过决策树方法对鸢尾花数据集进行分析 4. 使用K-means聚类技术来研究鸢尾花数据集
     
  • 机器学习实战（Python3）：探索kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归和树回归
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    本书聚焦于使用Python3进行机器学习实践，深入讲解了包括kNN、决策树、贝叶斯分类器、逻辑回归、支持向量机(SVM)、线性回归及树回归在内的多种算法模型。 每月至少发布两篇关于机器学习的原创文章，并在首发后通过视频或交流群分享最新内容和技术讨论的机会。欢迎加入我们的技术交流群进行探讨或提出建议。 第二章：kNN（k-邻域算法） 第三章：决策树（决策树）基础与实战，包括相亲案例和隐形眼镜推荐 第四章：朴素贝叶斯理论及其应用，如言论过滤器和新闻分类等实例 第五章：逻辑回归的基础知识及其实战应用 每章节均包含Python3编程代码示例。