机器学习实战 决议计划树,深化决议计划树算法的运用与完成

《机器学习实战》中的决议计划树部分详细介绍了决议计划树的根本概念、作业原理、优缺陷以及如安在实际问题中运用。决议计划树是一种根本的分类与回归办法，首要用于经过一系列的“假如那么”规矩来做出猜测。以下是关于决议计划树的一些要害内容：

1. 决议计划树的根本概念决议计划树是一种树形结构的模型，用于表明一系列的决议计划规矩。在分类问题中，决议计划树经过一系列的特征测验来对实例进行分类。决议计划树一般包含三个进程：特征挑选、决议计划树的生成和决议计划树的修剪。

2. 决议计划树的生成决议计划树的生成是一个递归的进程，首要进程如下： 特征挑选：挑选最优特征进行数据集的区分。常用的特征挑选办法包含信息增益、信息增益率和基尼系数。 树的生成：依据选定的特征对数据进行区分，构成子节点，直到满意中止条件（如子节点中的一切实例归于同一类别）。 树的修剪：为了避免过拟合，需求对生成的决议计划树进行修剪，包含预剪枝和后剪枝。

3. 决议计划树的优缺陷长处： 核算复杂度不高，输出成果易于了解。 对中心值的缺失不灵敏，能够处理不相关特征数据。 能够处理多维度输出的分类问题。

缺陷： 可能会产生过拟合问题。 当类别太多时，简单呈现“过拟合”问题。 疏忽数据会集特点之间的相关性，在处理特征关联性比较强的数据时体现不是很好。 不支持在线学习。

5. 实战事例《机器学习实战》中经过详细的数据集和事例展现了怎么运用决议计划树进行分类和回归问题。例如，运用决议计划树对学生成果进行分类猜测，或许依据特征对数据集进行区分。

参考材料

经过这些材料，你能够更深化地了解决议计划树的原理和完成办法。

机器学习实战：深化决议计划树算法的运用与完成

一、决议计划树算法概述

决议计划树是一种依据树状结构的猜测模型，经过一系列规矩对数据进行切割，终究构成树状结构。决议计划树的中心思维是从根节点开端，依据某个特点的最佳切割点进行数据区分，递归地树立子树，直到满意中止条件（如一切子节点归于同一类别）。

二、决议计划树算法原理

决议计划树算法首要包含以下几个进程：

挑选最佳切割特征：依据信息增益或基尼指数等目标，挑选对数据集区分作用最好的特征。

区分数据集：依据选定的特征，将数据集区分为若干个子集。

递归构建子树：对每个子集重复进程1和2，直到满意中止条件。

生成决议计划树：将一切子树连接起来，构成终究的决议计划树。

三、Python中决议计划树完成

在Python中，咱们能够运用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor来完成决议计划树算法。

以下是一个运用DecisionTreeClassifier进行分类的示例代码：

```python

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

加载数据集

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

区分练习集和测验集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

创立决议计划树分类器

clf = DecisionTreeClassifier()

练习模型

clf.fit(X_train, y_train)

猜测测验集

y_pred = clf.predict(X_test)

评价模型

print(\