DecisionTreeClassifier决策树

决策树(Decision Tree)算法 算法概述 本文主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法。决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。同时也特别适合集成学习比如随...

Decision Tree (Classification & Regression Algorithms)

【机器学习】07. 决策树模型DecisionTreeClassifier（代码注释，思路推导）

DecisionTreeClassifier决策树分类器 我们先来调用包sklearn 中的tree我们一点一点学sklearn from sklearn import tree 有人愿意产看源代码可以看下面哈，我觉得来这搜的都不愿意看，我们理论懂就好了，然后用起来 clf=tree.DecisionTreeClassifier() clf 我们一点一点分解DecisionTreeClass...

决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。 最近在学习决策树的分类原理（DecisionTreeClassifier），决策树的划分依据之一是信息增益。 决策树的criterion可以选择’gini‘或者是’entropy‘。 基尼系数：

是Scikit-learn库中的一个分类器类，它实现了决策树算法，用于处理分类问题。决策树是一种基本的监督学习算法，通过对输入数据集进行递归地划分，每个划分都将数据划分为更具体的类别。在训练过程中，决策树根据数据特征来构建树形结构，每个内部节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别。

DecisionTreeClassifier——分类树 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_im

一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本，否则分枝就不会发生。“random"，决策树在分枝时会更加随机，树会因为含有更多的不必要信息而更深更大，并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。确定不纯度的计算方法，帮忙找出最佳节点和最佳分枝，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。，限制信息增益的大小，信息增益小于设定数值的分枝不会发生。，限制分枝时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃。，限制树的最大深度，超过设定深度的树枝全部剪掉。①实例化（也就是建立模型。

在决策树中，我们没有显式的梯度概念，但可以类比地引入“梯度”的概念，即信息增益（Information Gain），它衡量的是分割前后数据集信息熵的减少量。现在，如果我们考虑一个不公平的骰子，其中某个面出现的概率更高，那么这个面的信息量就会减少（因为你已经预期它更可能出现），从而降低整个系统的熵。总结来说，决策树的本质是一种基于总信息熵的损失函数，通过信息增益来选择最优特征进行分割的梯度下降路径，它是一种灵活的非参数模型，可以捕捉数据中的复杂关系。信息熵是由香农提出的，用于衡量一个随机变量的不确定性。

随机变量不确定性的度量信息增益：表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度。

LightGBM是一个快速、分布式、高性能的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）库，它在机器学习和数据挖掘领域被广泛应用。本文将介绍LightGBM库的安装方法、主要特性、基本功能、高级功能、以及在实际应用中的场景和总结。

人工智能基础-决策树-实验分析

基于树的模型是机器学习中非常重要的一类模型，最基础的就是决策树，本篇主要讲述决策树的原理和几类最常见的决策树算法，这也是更复杂的树模型算法的基础。