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决策树

  • Python决策树之基于信息增益的特征选择示例

    本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考,具体如下: 基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取。该特征选

    作者:Eric Chan
    2020-09-17 23:45:04
  • python实现C4.5决策树算法

    C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择,克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足。信息增益率的定义如下: # -*- coding: utf-8 -*-

    作者:杨柳岸晓风
    2020-09-15 19:21:01
  • python实现决策树分类(2)

    在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类。在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量。程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点。 这篇文章主要使用决策树

    作者:momaojia
    2020-09-05 05:47:10
  • Python3.0 实现决策树算法的流程

    决策树的一般流程 检测数据集中的每个子项是否属于同一个分类 if so return 类标签 Else   寻找划分数据集的最好特征     划分数据集

    作者:wangxiaoming
    2020-09-05 03:21:32
  • Python实现决策树并且使用Graphviz可视化的例子

    一、什么是决策树(decision tree)——机器学习中的一个重要的分类算法 决策树是一个类似于数据流程图的树结构:其中,每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点

    作者:夕夕如盼
    2020-08-27 09:51:18
  • python实现ID3决策树算法

    ID3决策树是以信息增益作为决策标准的一种贪心决策树算法 # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import math import cop

    作者:杨柳岸晓风
    2020-08-21 22:02:22
  • 解读python如何实现决策树算法

    数据描述 每条数据项储存在列表中,最后一列储存结果 多条数据项形成数据集 data=[[d1,d2,d3...dn,result], [d1,d2,d3...dn,result],

    作者:laozhang
    2020-08-20 17:50:25
  • 随机化快排和决策树

    1、随机化快速排序算法  (1)、快速排序的坏处:完全顺序/完全逆序时时间复杂度为:O(n^2),其余的情况时间复杂度为:O(nlogn),算法的效率与输入顺序有关;  (2)、随

    作者:汇天下豪杰
    2020-07-09 03:53:26
  • 数据挖掘中的十大实用分析方法

    数据挖掘中的十大实用分析方法1.基于历史的MBR分析基于历史( Memory- Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性( att

    作者:若恒
    2020-03-15 01:26:20