机器学习第四章实验:决策树与剪枝
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更新于2024-08-04
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"本次实验主要涉及机器学习中的决策树模型,包括分类和回归任务的应用,以及决策树的剪枝技术。实验使用了pyecharts库进行数据可视化,并涉及多个数据集,如Dota2比赛结果、Kaggle房价数据、LendingClubSafeLoans数据集和白葡萄酒质量数据集。"
实验内容主要分为以下几个部分:
1. **安装与准备**:
首先,需要安装`pyecharts`库,通过在命令行或终端中输入`pip install pyecharts`来完成。之后,启动Jupyter Notebook以进行后续的实验操作。
2. **决策树处理分类任务**:
使用`sklearn.tree.DecisionTreeClassifier`来解决Dota2比赛结果的分类问题。实验要求计算最大深度为10时,通过十折交叉验证得到的精度(accuracy)、查准率(precision)、查全率(recall)和F1值。同时,绘制决策树在不同最大深度下的精度变化图,以观察模型性能随深度的变化情况。
3. **决策树处理回归任务**:
应用`sklearn.tree.DecisionTreeRegressor`对Kaggle房价预测问题进行建模。计算最大深度为10时,训练集上的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),并画出深度从1到30时,训练集和测试集上MAE的变化曲线,以寻找最佳的模型复杂度。
4. **决策树实现**:
在LendingClubSafeLoans数据集上实现信息增益、信息增益率和基尼指数三种划分标准的决策树,并进行训练。比较在最大深度为10时,这三种决策树在训练集和测试集上的精度、查准率、查全率和F1值。
5. **预剪枝**:
实现基于信息增益率的预剪枝策略。比较剪枝和未剪枝的决策树在最大深度为6时,在LendingClubSafeLoans数据集上的各种评估指标,结果保留四位小数。
6. **选做:后剪枝**:
可选部分是实现基于后剪枝的决策树。选择任意数据集进行实验,并比较剪枝前后的性能差异。
7. **数据集介绍**:
- **LendingClubSafeLoans数据集**来源于Coursera上的机器学习课程,用于决策树的实现和剪枝实验。
- **白葡萄酒质量数据集**,虽然在此实验中未直接使用,但可能是用于其他相关的机器学习任务,如质量预测或分类。
整个实验旨在深入理解决策树的工作原理,掌握其在分类和回归任务中的应用,以及如何通过剪枝技术优化模型性能。通过实际操作,学习者将能更好地理解和运用决策树算法。
2022-08-08 上传
2022-08-03 上传
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2023-10-20 上传
2023-12-31 上传
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陈莽昆
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