python决策树案例_决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统
1 决策树/判定树(decision tree)
1 决策树(Dicision Tree)是机器学习有监督算法中分类算法的一种,有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在:准确率:预测的准确与否是本算法的核心问题,其在征信系统,商品购买预测等都有应用。
速度:一个好的算法不仅要求具备准确性,其运行速度也是衡量重要标准之一。
强壮行:具备容错等功能和扩展性等。
可规模性:能够应对现实生活中的实际案例
可解释性:运行结果能够说明其含义。
2 判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。
如上案例判断是否去打球?根节点显示14天中9天适合打球,其中5天不适合打球。这里面没有全部一致的情况,说明还需要细分:
1 晴天:晴天中有2天适合打球,3天不适合打球,还需细分①湿度小于等于70时候有2天都适合打球,停止划分;②湿度大于70有3天都不适合打球,停止划分。
2 阴天:共4天都适合打球,停止划分。
3 雨天:3天适合打球,2天不适合打球,继续划分。①没有风的有3天且都适合打球,停止划分;②有风的2天且都不适合打球,停止划分。
注意:有的时候不易太细的划分,特征过多过细的话反而会影响预测的准确率。把大多数归为一类,极少数的可以归到大多数之中。
案例:如上决策树,如果某天是ÿ
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