决策树oo

决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征(选择方法的不同,对应着不同的算法),并根据该特征对训练数据进行分割,使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。这一过程对应着对特征空间的划分,也对应着决策树的构建

步骤(译)

从根节点开始

计算所有可能特征的信息增益,并选择信息增益最高的特征

根据选择的特征对数据集进行拆分,并创建树的左右分支

继续重复分割过程,直到满足停止条件:

当一个节点100%是一个类时当分割节点时

将导致树超过最大深度

额外分割的信息增益小于阈值

当一个节点中的样例数量低于阈值时

简单实例

python 复制代码
# 导入所需的库
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
# 创建训练数据集
X = np.array([[0, 150], [0, 200], [1, 160], [1, 190], [0, 180],
              [1, 140], [1, 210], [0, 175], [0, 220], [1, 165],
              [1, 155], [0, 185], [0, 195], [1, 170], [1, 200]])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1])

# 创建深度等于3的决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 可视化生成的决策树
plt.figure(figsize=(12, 8))
tree.plot_tree(model, filled=True, feature_names=["颜色", "重量"], class_names=["苹果", "橙子"])
plt.title("决策树示例")
plt.show()
相关推荐
巴伦是只猫1 小时前
【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
人工智能·笔记·机器学习
大千AI助手2 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
LCG元2 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
YuTaoShao3 小时前
【LeetCode 热题 100】48. 旋转图像——转置+水平翻转
java·算法·leetcode·职场和发展
生态遥感监测笔记3 小时前
GEE利用已有土地利用数据选取样本点并进行分类
人工智能·算法·机器学习·分类·数据挖掘
Tony沈哲4 小时前
macOS 上为 Compose Desktop 构建跨架构图像处理 dylib:OpenCV + libraw + libheif 实践指南
opencv·算法
刘海东刘海东4 小时前
结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
人工智能·算法·机器学习
pumpkin845145 小时前
Rust 调用 C 函数的 FFI
c语言·算法·rust
挺菜的5 小时前
【算法刷题记录(简单题)003】统计大写字母个数(java代码实现)
java·数据结构·算法