1.【Python机器学习系列】建立决策树模型预测小麦品种(案例+源码)
2.案例7:机器学习--使用决策树实现泰坦尼克号乘客生存率预测
3.数学建模中的决策模型和算法有什么区别?
4.机器学习树集成模型-CART算法
5.其他DecisionTreeClassifier()在jupyter运行,频繁报错的树源一种问题解答
6.求决策树源代码。最好使用matlab实现。码决码
【Python机器学习系列】建立决策树模型预测小麦品种(案例+源码)
本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的策树详细过程。作为一个系列的源代第篇原创内容,我们首先会介绍决策树在多分类任务中的决策qq苹果版源码应用,重点关注数据准备、树源目标变量提取、码决码数据集划分、策树归一化以及模型构建、源代训练、决策推理和评价的树源关键步骤。
首先,码决码我们需要加载数据(df),策树确定我们要预测的源代目标变量。接着,对数据进行适当的划分,通常包括训练集和测试集,以评估模型的泛化能力。然后,由于数据质量较好,我们将跳过某些预处理步骤,这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后,我们将进行特征归一化,中文ddos压力测试源码以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。
使用Scikit-learn,我们将构建决策树模型,训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。通过这个案例,读者可以直观地了解决策树在实际问题中的应用。
作者拥有丰富的科研背景,发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例,如果有需要数据和源码的朋友,可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接:Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种(案例+源码)
案例7:机器学习--使用决策树实现泰坦尼克号乘客生存率预测
在机器学习领域,决策树是一种重要的预测模型,它通过树状结构清晰地展示数据的决策路径。1.1 本质上,决策树就像是一个逻辑判断游戏,每个内部节点代表一个特征判断,分支表示可能的结果,叶节点则给出最终的分类。例如,手机qq名片资料源码判断是否生存的关键可能是年龄,而非外貌。
决策树的划分依据基于信息熵理论。熵越高,表示样本的不确定性越大。信息增益是衡量划分前后数据集不确定性减少程度的指标,而信息增益率和基尼值(Gini Index)则进一步考虑了特征选择的效率和纯度。ID3算法、C4.5算法和CART算法是三种常用的决策树算法,每种都有其优缺点。
在实践应用中,例如预测泰坦尼克号乘客的生存率,我们从乘客的票类别、存活状态、船票等级、年龄、登船地点、家庭目的地等特征入手。数据预处理包括处理缺失值和对分类变量进行one-hot编码,这样便于模型学习。通过sklearn库中的DecisionTreeClassifier函数,可以设置criterion(如基尼指数)、max_depth(最大深度)等参数进行模型构建。
具体的微信投票平台源码数据集来自泰坦尼克号数据集,大小为行列。数据预处理后,我们可以使用graphviz软件将生成的dot文件可视化,源代码链接供您参考:[链接](pan.baidu.com/s/1jSGLHC...,提取码:mfia)。更多内容待更新...
数学建模中的模型和算法有什么区别?
一、线性回归:预测连续输出的统计学方法,模型形式为y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βpxp + ε。目标是最小化残差平方和RSS。最小二乘法通过矩阵运算求解系数。
二、逻辑回归:分类算法,模型形式为p(y=1|x) = 1 / (1 + exp(-(b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bpxp)))。目标是最大化似然函数,最小化逻辑损失函数。可以使用梯度下降法或牛顿法优化。
三、决策树:构建树状结构进行分类和回归,通过信息增益或信息增益比选择最优特征,使用预剪枝或后剪枝避免过拟合。
四、支持向量机:寻找最大间隔超平面进行分类,使用核函数映射高维空间。
五、微擎微小区源码聚类:无监督学习算法,将数据分为相似的组或类别,常用算法有K-Means、层次聚类和DBSCAN。
六、神经网络:多层结构算法,用于分类和回归,通过反向传播算法更新权重。
七、遗传算法:优化算法,模拟自然选择和遗传机制搜索全局最优解。
八、粒子群算法:基于群体智能优化算法,模拟粒子移动和信息交流搜索最优解。
九、蚁群算法:模拟蚂蚁行为的启发式算法,通过信息素搜索最优路径。
十、模拟退火算法:全局优化算法,通过概率接受劣解避免局部最优。
数学建模比赛是重要的学习经历,能显著提高自学能力。董宇辉的话激励我们踏实努力,美好未来自然会到来。
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机器学习树集成模型-CART算法
机器学习树集成模型-CART算法
决策树,作为机器学习中的经典方法,凭借其直观易懂的决策逻辑,即使在面临过拟合挑战时,也凭借改进后的模型如随机森林和XGBoost等焕发新生。CART(分类和回归树)算法,年由Breiman等人提出,是决策树的基础,适用于分类和回归任务。CART构建起二叉决策树,决策过程直观,能处理不同类型的数据,如连续和离散数值。 在应用决策树前,通常需要处理缺失值,如通过空间插值或模型估计。连续数值属性需要离散化,无监督的等宽或等频分桶需谨慎,以避免异常值影响。CART算法中,关键在于衡量节点分割的质量,如基尼不纯度和基尼增益,它们通过数据集的类别分布均匀程度来评估分割效果。基尼增益高的特征意味着更好的分割,能提高模型纯度。 CART分类决策树的构建流程包括选择最优特征进行分割,直到满足停止条件。在遥感应用中,可能需要人工设置特征和划分方式。为了防止过拟合,剪枝技术是必备的,包括预剪枝和后剪枝。通过递归算法构建和预测,理解核心源码有助于深入掌握决策树的构建和应用。 理解CART算法是遥感和机器学习领域的重要基础,它在地物分类、变化检测、遥感数据分析等方面发挥着关键作用。后续内容将深入探讨如何处理连续特征、模型剪枝以及实际应用中的代码实现。其他DecisionTreeClassifier()在jupyter运行,频繁报错的一种问题解答
遇到决策树在Jupyter中使用graphviz模块时频繁报错的问题,一番折腾后终于找到了解决之道。初试决策树图形化时,却遭遇到了一个未被解决的报错问题:`CalledProcessError: Command '['dot', '-Tsvg']' returned non-zero exit status 1`。在搜索引擎上查找解决方案时发现,大部分问题都集中在图viz模块相关的错误上,但这些解答并不适用于我的问题。
仔细分析错误信息,我发现可能是缺少了关键参数。在尝试了各种解决方案后,决定在调用`tree.graphviz()`函数时增加一个参数`out_file=None`,这一操作竟然解决了问题,让决策树的图形成功展示出来。通过对比老师的源代码,发现并未包含这一参数,推测可能是不同版本的graphviz导致的问题。
总结此次经历,关键在于仔细分析错误信息和尝试不同的解决方案。在遇到问题时,不仅要查阅相关资料,还要勇于尝试新的方法。虽然解决过程花费了大量时间,但最终成功解决问题的喜悦是无与伦比的。希望这次经历能为遇到类似问题的开发者提供一些参考,避免走同样的弯路。
求决策树源代码。最好使用matlab实现。
function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)
%输入为训练集,为离散后的数字,如记录1:1 1 3 2 1;
%前面为属性列,最后一列为类标
if nargin<1
error('请输入数据集');
else
if isstr(DataSet)
[DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);
else
AttributValue=[];
end
end
if nargin<2
AttributName=[];
end
Attributs=[1:size(DataSet,2)-1];
Tree=CreatTree(DataSet,Attributs);
disp([char() 'The Decision Tree:']);
showTree(Tree,0,0,1,AttributValue,AttributName);
Rules=getRule(Tree);
RulesMatrix=zeros(size(Rules,1),size(DataSet,2));
for i=1:size(Rules,1)
rule=cell2struct(Rules(i,1),{ 'str'});
rule=str2num([rule.str([1:(find(rule.str=='C')-1)]) rule.str((find(rule.str=='C')+1):length(rule.str))]);
for j=1:(length(rule)-1)/2
RulesMatrix(i,rule((j-1)*2+1))=rule(j*2);
end
RulesMatrix(i,size(DataSet,2))=rule(length(rule));
end
end
function Tree=CreatTree(DataSet,Attributs) %决策树程序 输入为:数据集,属性名列表
%disp(Attributs);
[S ValRecords]=ComputEntropy(DataSet,0);
if(S==0) %当样例全为一类时退出,返回叶子节点类标
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)==size(DataSet,1))
break;
end
end
Tree.Attribut=i;
Tree.Child=[];
return;
end
if(length(Attributs)==0) %当条件属性个数为0时返回占多数的类标
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Attribut=mostlabel;
Tree.Child=[];
return;
end
for i=1:length(Attributs)
[Sa(i) ValRecord]=ComputEntropy(DataSet,i);
Gains(i)=S-Sa(i);
AtrributMatric(i).val=ValRecord;
end
[maxval maxindex]=max(Gains);
Tree.Attribut=Attributs(maxindex);
Attributs2=[Attributs(1:maxindex-1) Attributs(maxindex+1:length(Attributs))];
for j=1:length(AtrributMatric(maxindex).val)
DataSet2=[DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',1:maxindex-1) DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',maxindex+1:size(DataSet,2))];
if(size(DataSet2,1)==0)
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Child(j).root.Attribut=mostlabel;
Tree.Child(j).root.Child=[];
else
Tree.Child(j).root=CreatTree(DataSet2,Attributs2);
end
end
end
function [Entropy RecordVal]=ComputEntropy(DataSet,attribut) %计算信息熵
if(attribut==0)
clnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum) %防止下标越界
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum=DataSet(i,size(DataSet,2));
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[];
end
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:length(classnum)
P=classnum(j)/size(DataSet,1);
if(P~=0)
Entropy=Entropy+(-P)*log2(P);
end
end
else
valnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,attribut)>valnum) %防止参数下标越界
clnum(DataSet(i,attribut))=0;
valnum=DataSet(i,attribut);
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))=0;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[]; %将编号保留下来,以方便后面按值分割数据集
end
if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum(DataSet(i,attribut))) %防止下标越界
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum(DataSet(i,attribut))=DataSet(i,size(DataSet,2));
end
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))= Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))= Valueexamnum(DataSet(i,attribut))+1;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:valnum
Entropys=0;
for k=1:length(Value(j).classnum)
P=Value(j).classnum(k)/Valueexamnum(j);
if(P~=0)
Entropys=Entropys+(-P)*log2(P);
end
end
Entropy=Entropy+(Valueexamnum(j)/size(DataSet,1))*Entropys;
end
end
end
function showTree(Tree,level,value,branch,AttributValue,AttributName)
blank=[];
for i=1:level-1
if(branch(i)==1)
blank=[blank ' |'];
else
blank=[blank ' '];
end
end
blank=[blank ' '];
if(level==0)
blank=[' (The Root):'];
else
if isempty(AttributValue)
blank=[blank '|_____' int2str(value) '______'];
else
blank=[blank '|_____' value '______'];
end
end
if(length(Tree.Child)~=0) %非叶子节点
if isempty(AttributName)
disp([blank 'Attribut ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'Attribut ' AttributName{ Tree.Attribut}]);
end
if isempty(AttributValue)
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,j,[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,length(Tree.Child),[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
else
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ j},[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ length(Tree.Child)},[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
end
else
if isempty(AttributValue)
disp([blank 'leaf ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'leaf ' AttributValue{ length(AttributValue)}{ Tree.Attribut}]);
end
end
end
function Rules=getRule(Tree)
if(length(Tree.Child)~=0)
Rules={ };
for i=1:length(Tree.Child)
content=getRule(Tree.Child(i).root);
%disp(content);
%disp([num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',']);
for j=1:size(content,1)
rule=cell2struct(content(j,1),{ 'str'});
content(j,1)={ [num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',' rule.str]};
end
Rules=[Rules;content];
end
else
Rules={ ['C' num2str(Tree.Attribut)]};
end
end
机器学习的特征重要性究竟是怎么算的
了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、gbdt、randomforest、tree等,它们都能输出特征的重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。
xgboost计算特征重要性涉及到复杂的过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。在Python代码中,通过get_dump获取树规则,规则描述了特征在决策树中的使用情况。然而,原始的get_score方法输出的仅为统计值,包含权重、增益和覆盖度,未转换为百分比形式,这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中,feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理,将之转换为百分比形式,计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下,xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain",而原始get_score方法使用importance_type="weight"。
对于gbdt,首先查找BaseGradientBoosting类,得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块,发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准,存在疑问:它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准,如MSE或MAE,具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树,因此计算impurity的标准适用于该类问题。