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- ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ... ❤❤❤ID3算法 ✅✅决策树的思想：给定一个集合，其中的每个样本由若干属性表示，决策树通过贪心的策略不断挑选最优的属性。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART算法等。 💤💤💤ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基础熵 num = len(dataset) # 样本总数 ...
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- 1 数据分类分类的过程 2 获取数据数值型数据• 病例中的各种化验数据• 空气质量监测数据描述性数据• 人事部门档案资料图片型数据• 指纹、掌纹• 自然场景图片• 很多情况下，需要将上述数据统一转换为数值型数据序列，即形成特征向量（特征提取） 3 预处理为了提高分类的准确性和有效性，需要对分类所用的数据进行预处理• 去除噪声数据• 对空缺值进行处理• 数据降维（特征选择）–（PCA、LDA... 1 数据分类分类的过程 2 获取数据数值型数据• 病例中的各种化验数据• 空气质量监测数据描述性数据• 人事部门档案资料图片型数据• 指纹、掌纹• 自然场景图片• 很多情况下，需要将上述数据统一转换为数值型数据序列，即形成特征向量（特征提取） 3 预处理为了提高分类的准确性和有效性，需要对分类所用的数据进行预处理• 去除噪声数据• 对空缺值进行处理• 数据降维（特征选择）–（PCA、LDA...
- 决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。它允许个人或组织根据成本、概率和收益权衡可能采取的行动。 顾名思义，它使用树状决策模型。它们可用于推动非正式讨论或制定算法，以数学方式预测最佳选择。 决策树通常以单个节点开始，该节点分支为可能的结果。这些结果中的每一个都会导致额外的节点，这些节点分支为其他可能性。这使它具有树状形状。 决策树是一系列相关选择的可能结果的映射。它允许个人或组织根据成本、概率和收益权衡可能采取的行动。 顾名思义，它使用树状决策模型。它们可用于推动非正式讨论或制定算法，以数学方式预测最佳选择。 决策树通常以单个节点开始，该节点分支为可能的结果。这些结果中的每一个都会导致额外的节点，这些节点分支为其他可能性。这使它具有树状形状。
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- 在上一篇【sklearn】1.分类决策树学习了sklearn决策树的一些接口后，现在利用kaggle上泰坦尼克号的数据集进行实践。 数据集获取 在Kaggle上下载Tictanic数据集 下载地址：h... 在上一篇【sklearn】1.分类决策树学习了sklearn决策树的一些接口后，现在利用kaggle上泰坦尼克号的数据集进行实践。 数据集获取 在Kaggle上下载Tictanic数据集 下载地址：h...
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