Python决策树实战：鸢尾花分类与房价预测

该压缩包中包含了与决策树相关的多个Jupyter Notebook文件，以及相关的可视化资源文件，涵盖了决策树在分类和回归任务中的应用，同时也探讨了过拟合和欠拟合的问题。以下是对每个文件内容的详细介绍和知识点梳理： 1. "01_决策树案例一：鸢尾花数据分类.ipynb" - 文件大小：118 kB - 创建时间：1 小时前 - 运行状态：Running - 内容概述：本案例展示了如何使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。鸢尾花数据集是机器学习领域中常用的入门级数据集，包含了150个样本，每个样本有四个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。任务是根据这些特征将鸢尾花分为三个种类。决策树分类器能够构建一个模型，通过学习这些特征来预测样本属于哪个种类。 2. "02_决策树案例一：鸢尾花数据特征属性比较.ipynb" - 文件大小：160 kB - 创建时间：1 小时前 - 运行状态：Running - 内容概述：在本案例中，深入探讨了鸢尾花数据集中各个特征对于分类结果的影响。通过特征重要性的比较，可以了解哪些特征对模型的分类决策起到了关键作用。这对于特征工程和模型优化至关重要。 3. "03_决策树案例二：波士顿房屋租赁价格预测（自己写一下）.ipynb" - 文件大小：150 kB - 创建时间：44 分钟前 - 运行状态：Running - 内容概述：本案例使用决策树回归模型对波士顿房屋租赁价格进行预测。这是一个回归任务，与分类任务不同，回归模型的目的是预测连续的数值结果。案例中展示了如何处理数据、训练模型以及评估模型性能。 4. "04_决策树过拟合和欠拟合.ipynb" - 文件大小：55.9 kB - 创建时间：38 分钟前 - 运行状态：Running - 内容概述：本文件探讨了过拟合和欠拟合的概念及其在决策树模型中的表现。过拟合是指模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据上泛化能力差。欠拟合则是指模型未能很好地捕捉到数据中的规律，导致在训练和测试数据上表现都不佳。了解这两种现象对于优化模型非常重要。 5. "05_决策树回归模型可视化.ipynb" - 文件大小：506 kB - 创建时间：25 分钟前 - 运行状态：Running - 内容概述：本文件通过可视化技术展示了决策树回归模型的内部结构和预测结果。可视化有助于理解模型的决策过程和预测逻辑，对于调试和解释模型非常有帮助。 6. "06_决策树分类模型可视化.ipynb" - 文件大小：未列出 - 创建时间：未列出 - 运行状态：未列出 - 内容概述：该文件预计包含了决策树分类模型的可视化展示，帮助用户直观地理解模型在分类任务中的决策规则。 除了上述的Jupyter Notebook文件，压缩包还包含了一个名为"iris.dot"的文件，它可能是用来描述决策树结构的图形描述文件。而"0.png"很可能是某个可视化的结果截图，"datas"文件夹则可能包含了案例中使用的数据集。 标签"机器学习"和"决策树"涵盖了这些文件所涉及的核心领域。机器学习是计算机科学的一个分支，它使计算机系统能够通过经验改进性能，而不必明确进行编程。决策树是一种常用的机器学习算法，尤其在分类和回归任务中表现突出。它通过递归划分特征空间来创建一个树状结构，其中每个内部节点代表一个特征或属性上的测试，每个分支代表测试结果，每个叶节点代表一个类别标签或连续输出值。