一、决策树的介绍决策树算法其实很古老,作为一个码农经常会不停的敲 if,else if,else,其实就已经在用到决策树的思想了。只是你有没有想过,有这么多条件,用哪个条件特征先做 if,哪个条件特征后做 if 比较优呢?怎么准确的定量选择这个标准就是决策树机器学习算法的关键了。
二、决策树经典案例小王是一家著名高尔夫俱乐部的经理。但是他被雇员数量问题搞得心情十分不好。某些天好像所有人都來玩高尔夫,以至于所有员工都忙的团团转还是应付不过来,而有些天不知道什么原因却一个人也不来,俱乐部为雇员数量浪费了不少资金。
三、scikit-learn 决策树算法类库介绍scikit-learn 决策树算法类库内部分类决策树的类对应的是 DecisionTreeClassifier。下面就对 DecisionTreeClassifier 的重要参数做一个总结。
四、决策树应用示例
1. 导入头文件
2. 生成样本数据
3. 训练模型,限制树的最大深度 4
4. 列举所有的数据构成分类图
五、决策树构建过程可视化
1. 准备环境如果想知道决策树是如何进行分类的需要安装 graphviz。安装过程如下:
2. 导入头文件
3. 生成 dot 文件
4. 生成 PDF 查看决策树可视化图打开命令行输入:dot -Tpdf iris.dot -o iris.pdf 查看 PDF 如下图:
六、决策树的原理
1. 决策树 ID3 算法1) 决策树 ID3 算法的信息论基础
2. 决策树 C4.5 算法1) 决策树 C4.5 算法的改进
3. 决策树 CART 算法1) 决策树 CART 算法基础
七、决策树总结决策树算法的优点:
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