如何在Python中实现一个决策树算法?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何在Python中实现一个决策树算法?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在机器学习领域,决策树(decision tree)是一种常用的模式分类算法。它能够将输入数据划分成不同类别或不同输出值,并据此做出预测。而对于复杂的数据分析任务来说,用决策树这种经典算法进行分析就显得十分合适了。本文将通过对决策树算法的基本原理和具体实现过程,带领读者一步步了解其工作原理。
本文假定读者具备相关机器学习基础知识,比如机器学习的相关理论、算法、模型等。文章所涉及到的算法一般采用CART(Classification And Regression Tree,即分类回归树),并且所涉及的代码示例主要基于python语言。

2.背景介绍

决策树算法起源于1974年西班牙的卡罗尔·卡西多(Carlos Carrasco)提出的一种监督机器学习方法。当时他在西班牙诺瓦那大学取得博士学位后,利用该博士论文中的数据集对决策树进行了研究。他对决策树算法的命名由来自于“Decision”之意,在西班牙语里代表行动或决策。
概括地说,决策树算法就是从数据集中找到一条最优的划分路径,使得各个类别的数据点尽可能集中在同一区域。在机器学习领域,决策树算法具有以下几个优点:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-720029.html

  • 可理解性强: 通过一棵树结构可直观地呈现数据的分布情况,便于人们理解和分析;
  • 模型训练速度快: 决策树算法采用递归方式生成树节点,因此训练速度非常快,可以处理大规模的数据集;
  • 处理多维数据: 可以对多维特征数据进行有效的建模;
  • 准确性高: 对异常值不敏感;
  • 不需要特征缩放: 不依赖输入变量之间的量纲大小;
  • 无参数调整

到了这里,关于如何在Python中实现一个决策树算法?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 使用Python中从头开始构建决策树算法

    决策树(Decision Tree)是一种常见的机器学习算法,被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型,所以本文将介绍理解其数学概念,并在Python中动手实现,这可以作为了解这类算法的基础知识。 在深入研究代码之前,

    2024年02月13日
    浏览(37)
  • Python 机器学习入门 - - 决策树算法学习笔记

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 ChatGPT一问世就给整个社会带来巨大的震撼和冲击,不禁让人惊叹现在AI的强大,我们好像离通用人工智能更近一步。在过去十几年人工智能领域的蓬勃发展中,扮演着主导地位的算法基本都是神经网络和

    2023年04月08日
    浏览(45)
  • Python实现决策树算法:完整源码逐行解析

    决策树是一种常用的机器学习算法,它可以用来解决分类和回归问题。决策树的优点是易于理解和解释,可以处理数值和类别数据,可以处理缺失值和异常值,可以进行特征选择和剪枝等操作。决策树的缺点是容易过拟合,对噪声和不平衡数据敏感,可能不稳定等。 在这篇文

    2024年02月04日
    浏览(38)
  • Python小姿势 - # 如何在Python中实现基本的数据类型

    如何在Python中实现基本的数据类型 Python是一门面向对象的编程语言,基本的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等。 整数是最基本的数据类型,一个整数可以是任意大小的,只要内存允许。 浮点数也称为实数,是有小数点的数字,浮点数可以是

    2024年02月04日
    浏览(53)
  • 如何在Python中实现switch语句?

    Python是一种功能强大的高级编程语言,提供了各种语法和面向对象的编程方式。然而,尽管Python提供了一些控制流语句,例如if和for语句,但并不支持switch语句。在本文中,我们将探讨如何在Python中实现switch语句,包括使用字典或if语句代替switch语句的实现方法,并讨论使用这

    2024年02月15日
    浏览(99)
  • 【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战

    决策树即通过一步步决策得到最终结果的树 如下图所示,如果要判断一个人在家庭里的身份,我们可以先判断ta年龄是否大于15,如果是,则说明ta是爷爷或奶奶或妈妈,如果不是,则再判断ta是否为男性,如果是,则ta是儿子,否则ta是女儿。 这就是一个决策树的基本流程。

    2024年01月23日
    浏览(47)
  • python机器学习决策树和SVM向量机算法实现红酒分类

    经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本,每个样本有13个特征,可以用于分类任务。 具体每个字段的含义如下: alcohol:酒精含量百分比 malic_acid:苹果酸含量(克/升) ash:灰分含量(克/升) alcalinity_of_ash:灰分碱度(以mEq/L为单位)

    2024年02月08日
    浏览(41)
  • Python实现决策树回归模型(DecisionTreeRegressor算法)并应用网格搜索算法调优项目实战

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带 数据+代码+文档+视频讲解 ),如需 数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 决策树除了能进行分类分析,还能进行回归分析,即预测连续变量,此时的决策树称为回归决策树。回归问题是一类预测连续值的问

    2024年01月21日
    浏览(49)
  • python机器学习(七)决策树(下) 特征工程、字典特征、文本特征、决策树算法API、可视化、解决回归问题

    特征提取就是将任意数据转换为可用于机器学习的数字特征。计算机无法直接识别字符串,将字符串转换为机器可以读懂的数字特征,才能让计算机理解该字符串(特征)表达的意义。 主要分为:字典特征提取(特征离散化)、文本特征提取(文章中特征词汇出现的频次)。 字典特

    2024年02月14日
    浏览(57)
  • 在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码

    在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码 1、决策树算法代码ID3.py 2、可视化决策树代码visual_decision_tree.py 3、贴几张运行结果图 1、生成的可视化决策树 2、代码运行结果 输出每次划分的每个属性特征的信息增益以及最后的决策树 3、记事本上手动跑程序的草图

    2024年02月08日
    浏览(47)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包