RapidMiner的基本使用(一个医疗数据的简单决策树算法分析) RapidMiner的基本使用(一个医疗数据的简单决策树算法分析) 需要分析的文件: 右键分别创建读取excel数据,选择属性,设置对象,决策树算法这几个过程,然后连接起来 读取excel数据:[Insert Operator]->[Import]->[Data]->[Read Excel] 选择属性:[Insert Operator]->[Data Transformation]->[Attribute S

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

刚才写了ID3决策树的建立,这个是通过决策树来进行预测.这里主要用到的就是XML的遍历解析,比较简单. 关于xml的解析,参考了: http://blog.csdn.net/soszou/article/details/8049220 http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/71669/ 思路: 先将要预测的数据,例如"sunny mild normal TRUE"根据特征表变成一个map,方便后续查找,结果为 outlook sunny temper

解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型.使用小数据 集,我们就可以利用决策树学到很多知识:眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型:一旦 理解了决策树的工作原理,我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型. 隐 形 眼 镜 数 据 集 是 非 常 著 名 的 数 据 集 ,它 包 含 很 多 患 者 眼 部 状 况 的 观 察 条 件 以 及 医 生 推 荐 的 隐 形 眼 镜 类 型 .隐 形 眼 镜 类 型 包 括 硬 材 质 .软 材 质 以 及 不 适 合 佩 戴 隐 形 眼 镜

import pandas as pd import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO #LabelEncoder:将字符串转换为增量值 #OneHotEncoder:使用One-of-K算法将字符串转换为整数 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from sklearn import tree if __name__ == '__mai

本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型. 1.使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 (6)使用算法:存储数的数据结构,以使下次使用时无需重新构造树 trees.py如下: #!/u

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议 决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器 缺点:可能会发生过度匹配问题 使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大 大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有

决策树介绍 决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github托管,并且现在仍在维护中.(h

Accord.Net中决策树 决策树介绍 决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念 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.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5

我的一位同事告诉我,pdf抽取标题,用机器学习可以完美解决问题,抽取的准确率比较高.于是,我看了一些资料,就动起手来,实践了下. 我主要是根据以往历史块的特征生成一个决策树,然后利用这棵决策树,去判断一个新的块到底是不是标题.理论上,历史块的数量越庞大,那么结果越准确.其实经过实践不是这样的,我觉得影响结果判断的因素越少,而且库的数量达到一定数量后,判断越准确.这个记录块信息的历史库,就是供计算机学习的原料. 首先看下,如何形成一个决策树? private static DecisionTree

决策树是强大的,多功能的机器学习算法. 6.1 训练和可视化一个决策树 在iris数据集训练DecisionTreeClassifier: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier iris = load_iris() X = iris.data[:, 2:] # petal length and width y = iris.target tree_clf = D

目录 xgboost CART(Classify and Regression Tree) GBDT(Gradient Boosting Desicion Tree) GB思想(Gradient Boosting) DT树(Desicion Tree) 横空出世的前向分步算法 GB再解释 GBDT 大BOSS--xgboost 训练xgboost xgboost模型 目标函数 正则化项处理 理论终章 最终章-拨开云雾见月明 多说一嘴 xgboost xgboost是一个监督模型,它对应的模型就是