机器学习鸢尾花python_python鸢尾花分类总结-成都蓉杠电子技术开发公司

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本文目录一览：

1、机器学习系列(三十六)——回归决策树与决策树总结
2、用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?
3、划分训练、测试集和数据观察

机器学习系列(三十六)——回归决策树与决策树总结

决策树学习是从训练数据集中归纳一组分类规则、与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个没有。我们需要训练一个与训练数据矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。

决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用来进行分类和回归分析，并且易于理解和解释。决策树的原理和过程如下：原理：决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的决策来对数据进行分类或预测。

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（图片来源网络，侵删）

由于这种决策分支画成很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3， C5和C0生成树算法使用熵。

决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。

决策树的学习的思想主要源于定义决策树：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点又分为内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）。

（图片来源网络，侵删）

用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

1、由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

2、由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程：（1）创建一个初始。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。

3、ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。

（图片来源网络，侵删）

4、决策树求解算法有：ID3，C5，CART等。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。

划分训练、测试集和数据观察

一般在进行模型的测试时，我们会将数据分为训练集和测试集。在给定的样本空间中，拿出大部分样本作为训练集来训练模型，剩余的小部分样本使用刚建立的模型进行预测。train_test_split 函数利用伪随机数生成器将数据集打乱。

最简单的随机拆分，一般拆为80%训练集20%测试集或 70%训练集30%测试集。使用训练集训练，然后使用测试集测试模型效果。 k折交叉验证：把整个数据集设法均分成k折（一般为随机拆分）。

对数据集进行划分，分为训练集和测试集两部分；对模型在测试集上面的泛化性能进行度量；基于测试集上面的泛化性能，依据***设检验来推广到全部数据集上面的泛化性能。

常见的划分方法：留出法。直接将数据集D划分为两个互斥的的集合，其中一个***作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S∪T， S ∩ T = 空集。在S上训练出模型后，用T来评估其误差。

在实际应用中，数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集三个部分，划分的比例取决于具体问题和数据集的大小。一般来说，训练集的比例较大，通常占总数据集的60%-80%；验证集的比例较小，通常占总数据集的10%-20%。

留出法（hold-out）：一部分为训练集，一部分为测试集。

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