模糊决策树分类python代码，模糊决策树用什么软件实现

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Python数据分析(4)决策树模型

1、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。

2、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)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。

3、选择不纯度最低的节点（就是最纯的，最容易直接分类的特征）进行分枝，决策树在分枝时，其实使用的是信息增益。

4、机器学习：机器学习是数据分析领域的热门技术，Python中的Scikit-learn和TensorFlow等库提供了强大的机器学习算法和工具。

原理：（随机森林的分类预测和回归预测sklearn.ensemble.RandomForestRegressor方法）(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。

RFclf.transform(X，threshold)：返回筛选后的样本；threshold是阈值，可以省略。RFclf.feature_importance_：返回各个特征的重要性。

进行比例划分的时候从 int 型转化为了 float 型， float型总是会有微小的误差的，这个不是大问题。比如你输入 1- 0.9 ，可能返回 0.1，也可能返回0.09999999 或者 0.100000000001 ，这是计算机存储机制导致的。

随机森林是以决策树为基础的一种更高级的算法。随机森林可用于回归也可以用于分类。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。

1、sklearn.tree.DecisionTreeClassifier基本上使用的是CART，稍稍有区别的是它对CART的计算性能进行了优化。你是不可以指定它使用其他算法的。

2、决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是一条分类规则。决策树算法最先基于信息论发展起来，经过几十年发展，目前常用的算法有：IDCCART算法等。

3、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。

需要注意的是，这段代码中的模糊区域是一个矩形，如果需要对任意形状的区域进行模糊，可以使用掩模（mask）来实现。具体实现方法可以参考OpenCV官方文档。

首先需要我们打开python的编辑器pycharm，新建python文件，也可以选择用其他的编辑器打开。在python的前面，在PIL这个模块，导入Image、ImageFilter两类，ImageFilter的作用就是添加图片滤镜，图片的模糊需要用它来调节。

图像滤波是一种十分常见的图像处理手段。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素。

让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。 scikit-image scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。

Python开发人员对Python经验之谈对Python动态类型语言解析 Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table， mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模块实现图像增强：OpenCV（Open Source Computer Vision 库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一， OpenCV-Python 则是 OpenCV 的 Python API。

1、用决策树进行分类的方法为：收集数据、准备数据、构建决策树、评估决策树、应用决策树、维护和更新决策树等。收集数据确定要解决的问题，并收集相关的数据。这可能包括从数据库、调查、传感器或其他来源获取的数据。

2、决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是一条分类规则。

3、随机森林是以决策树为基础的一种更高级的算法。随机森林可用于回归也可以用于分类。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。

4、分类方法：决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类法。殊途同归，都是通过学习算法（learning algorithm）从训练数据集提炼一种模型拟合输入数据的类标号和属性之间的联系。

5、就是在scikit-learn算法包中随机森林实际上就是一颗颗决策树组成的。但是之前我写的决策树博客中是可以将决策树给显示出来。但是随机森林却做了黑盒处理。我们不知道内部的决策树结构，甚至连父节点的选择特征都不知道是谁。

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