决策树

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【深度学习入门_机器学习理论】梯度提升决策树（GBDT）梯度提升决策树是一种集成技术，通过结合多个基础学习器（通常是决策树）的预测，生成一个强大的模型。与传统的提升方法不同，GBDT通过添加新的树来优化损失函数，这些新的树修正了之前树所犯的错误。这种顺序学习方法使模型能够捕捉到数据中的复杂模式。

决策树调参技巧决策树的关键参数直接影响模型复杂度与泛化能力，需根据数据特点针对性调整：通过交叉验证寻找最优参数组合：

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利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化梯度提升决策树（GBDT）📌【导读】调GBDT超参数就像同时驯服多匹野马——学习率、树深度、叶子节点数等参数互相拉扯，手动调参效率堪比"海底捞月"。本文教你用Matlab的贝叶斯优化工具，像给模型装上GPS导航一样，20分钟自动锁定最优参数组合！

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机logistics regression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。

python学智能算法（八）|决策树前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客

递归算法（5）——深度优先遍历（4）决策树欢迎来到博主的专栏：算法解析博主ID：代码小豪这个问题有点像我们高中学排列组合的问题一样，将n个数的所有可能的组合给枚举出来。这个题意很好理解，因此博主不多赘述。

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实验10决策树一、实验目的（1）理解并熟悉决策树算法思想和原理；（2）熟悉决策树算法的数学推导过程；（3）能运用决策树算法解决实际问题并体会算法的效果；（4）熟悉sklearn与决策树算法相关的机器学习开源库，并使用开源库，对乳腺肿瘤数据进行分类。二、实验内容 1、使用Python开发工具，运行对iris数据进行分类的例子程序dtree.py，熟悉sklearn机器实习开源库。使用pycharm运行：运行结果：

【Python机器学习】3.2. 决策树理论(进阶)：ID3算法、信息熵原理、信息增益喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)

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机器学习-----决策树1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。

实验四 Python聚类决策树训练与预测 && 基于神经网络的MNIST手写体识别Python聚类决策树训练与预测：1、掌握决策树的基本原理并理解监督学习的基本思想。2、掌握Python实现决策树的方法。

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决策树，Laplace 剪枝与感知机决策树是一种用于分类任务的监督学习算法。它基于特征的划分来做出决策，每个节点表示一个特征，每条分支代表该特征的可能取值，每个叶子节点代表分类结果。

决策树的核心思想衡量数据集的混乱程度：H ( D ) = − ∑ k = 1 K p k log ⁡ 2 p k H(D) = -\sum_{k=1}^{K} p_k \log_2 p_k H(D)=−k=1∑Kpklog2pk

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结合rpart包的决策树介绍决策树是一种基于树状结构的监督学习算法。它通过从根节点开始递归地对特征进行划分，构建出一棵树来进行决策。决策树的构建过程需要解决的重要问题有三个：如何选择自变量、如何选择分割点、确定停止划分的条件。解决这些问题是希望随着划分过程的不断进行，决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的”纯度“(purity)越来越高。传统决策树算法包括ID3、C4.5和CART，主要的区别就是决策树生成的划分过程中选择的目标函数不同，ID3使用的是信息增益，C4.5使用信息增益率，CART使用的是Gini系数。

机器学习篇——决策树基础决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。

决策树 vs 神经网络：何时使用？在机器学习领域，决策树（Decision Trees）和神经网络（Neural Networks）是两种常见但风格截然不同的算法。它们各自适用于不同类型的问题，本文将介绍它们的特点、优缺点，并探讨何时应该选择哪种方法。

从入门-到精通

线性代数在机器学习中的理论与实践在机器学习中，数据通常以向量的形式表示。一个向量空间 R n {\mathbb{R}^n} Rn 包含了所有 n {n} n 维实数向量，这些向量满足加法和数乘的封闭性。若 x , y ∈ R n {\mathbf{x}, \mathbf{y} \in \mathbb{R}^n} x,y∈Rn 且 α ∈ R {\alpha \in \mathbb{R}} α∈R，则： x + y ∈ R n , α x ∈ R n . \mathbf{x} + \mathbf{y} \in \mathbb{R}^n,

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机器学习常见面试题基模型一般包括：决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。它的核心思想是通过递归地划分特征空间，构建一棵树结构来对数据进行预测。决策树因其直观、易于理解和解释的特点，被广泛应用于各种领域。

【机器学习】决策树分类#1基于Scikit-Learn的简单实现主要参考学习资料：《机器学习算法的数学解析与Python实现》莫凡著前置知识：概率论与数理统计-Python

决策树（Decision Tree）基础知识- 函数族 F \mathcal{F} F：这是一个函数的集合，其中的每个函数 f f f 都属于这个集合，即 f ∈ F f \in \mathcal{F} f∈F。

决策树（Decision Tree）案例分析数据集来源发现第一行奇奇怪怪的，是垃圾（冗余/无用）数据，我们直接删掉。舒服了。竟然全是object类型，没有数值型，显然后面我们要进行数据类型转换。