今天给各位分享python机器学习决策树的可视化的知识，其中也会对如何用Python画出决策树进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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决策树之ID3算法及其Python实现
ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。
***用ID3算法。根据查询人工智能相关信息得知，人工智能算法***用ID3算法更新记录决策树。决策树的生成，***用ID3算法（也包含了C5算法），使用python实现，更新了tree的保存和图示。
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。
构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。
CLS算法 最原始的决策树分类算法，基本流程是，从一棵空数出发，不断地从决策表选取属性加入数的生长过程中，直到决策树可以满足分类要求为止。CLS算法存在的主要问题是在新增属性选取时有很大的随机性。
python构造决策树要调用什么包
使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。
基本方法是：计算所有的属性，选择信息增益最大的属性分裂产生决策树节点，基于该属性的不同属性值建立各分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立子节点的分支，直到所有子集仅包括同一类别或没有可分裂的属性为止。
并行处理XGBoost可以实现并行处理，相比GBM有了速度的飞跃。
基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型；调参方法：如何调节参数优化模型；Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。
在python画决策树显示不出来是语法错误或没有装库或路径没对。Python具有强大的扩展能力，决策树通过字典的形式保存，需要可视化，也需要通过其他的库来实现。
决策树的优缺点
决策树缺点：对连续性的字段的预测较难，在有时间序列的数据集上面会花费过多时间预处理。容易出现过拟合，即决策树学习可能创建一个过于复杂的树，并不能很好的预测数据。
优点：决策过程更接近人的思维， 因此模型更容易解释；能够更清楚地使用图形化描述模型；速度快；可以处理连续性和离散型数据；不需要任何领域知识和参数***设；适合高维数据。
优点：1） 可以生成可以理解的规则；2） 计算量相对来说不是很大；3） 可以处理连续和种类字段；4） 决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。
机器学习中常见的算法的优缺点之决策树
1、决策树的优点：易于理解和解释，不需要使用者了解很多的背景知识，决策树可以可视化使读者在使用过程中逐步理解决策树。能够快速适应数据集，可以处理数值和分类数据，在大型数据集上表现良好，速度极快。
2、决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。决策树算法在决策领域有着广泛的应用，比如个人决策、公司管理决策等。
3、缺点：对于各特征样本量不均衡的数据， 信息增益更偏向于那些数值更多的特征；不支持在线学习；容易过拟合；一般来说， 决策学习方法的准确率不如其他模型。
4、机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。
关于python机器学习决策树的可视化和如何用python画出决策树的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
