决策树

点击上方“蓝字”带你去看小星星 引言 近日，南大周志华等人首次提出使用 深度森林 方法解决多标签学习任务。该方法在 9 个基准数据集、6 个多标签度量指标上实现了最优性能。 而深度森林是基于 决策树 构建的深度集成模型，因此对于想了解深度森林以及对这个方法本身感兴趣的同学需要对决策树有一个了解。 在这一讲中，你将会： 1、认识决策树； 2、大体了解决策树是如何训练的； 3、学会sklearn中决策树使用方法。 什么是决策树 如果我们在意模型的 可解释性 ，那么决策树(decision tree)分类器绝对是上佳的选择。如同名字的字面意思，我们可以把决策树理解为基于一系列问题对数据做出的分割选择。 举一个简单的例子，我们使用决策树决定去不去见相亲对象 这就是决策树，每一层我们都提出一个问题，根据问题的回答来走向不同的子树，最终到达叶子节点时，做出决策（去还是不去）。 再比如我们可以用一个决策树来判断一个西瓜好瓜还是坏瓜： 在上面的两个例子中，方框子树为 特征 ，比如是“美不美”或者“触感”； 而分支的条件为特征下的 数据 ，比如西瓜例子中触感：硬滑或者软粘。 虽然上图中做出的每个决策都是根据离散变量，但也可以用于连续型变量，比如，对于Iris中sepal width这一取值为实数的特征，我们可以问“sepal width是否大于2.8cm 当一颗决策树的节点以及判断条件都被确定的时候

1、数据挖掘定义 把数据库中大量数据背后隐藏的重要信息抽取出来，然后为公司创造很多潜在的利润，针对这种海量数据库中挖掘数据信息的技术称为数据挖掘（DM）。 2、数据挖掘的分类 按照数据库种类：关系型数据库的数据挖掘、数据仓库的数据挖掘、面向对象数据库的挖掘、空间数据库的挖掘、正文数据库和多媒体数据库的数据挖掘。 按知识类别来分：关联、特征描述、分类分析、聚类分析、趋势、偏差分析。 按知识抽象层次：一般文化知识、初级知识、多层次知识。 3、数据挖掘常用技术 人工神经网络：仿照生理神经网络结构的非线性预测模型，通过学习模式识别。 决策树：代表决策集的树形结构。 遗传算法：基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。 紧邻算法：将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 规则推导：从统计意义上对数据进行规则寻找和推导。 4、数据挖掘和数据仓库的关系 数据挖掘的关键在于通过访问正确、完整、集成的数据，才能进行深层次的分析，寻求有益的信息。数据仓库是提供数据的源头，并且数据仓库的联机分析功能OLAP还为数据挖掘提供了一个极佳的操作平台。如果两者结合起来可以实现数据的有效联结，可以给数据挖掘带来便利和功能。 5、数据挖掘技术的应用过程 确定挖掘对象：要清晰定义挖掘对象、认清数据挖掘的目标。 准备数据：根据确定的挖掘对象，然后搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据

全民狂欢购物的双十一背后，有很多技术在支撑，利用正确的技术手段可以在双十一为我所用。我们以化妆品电商为例，解析一下如何通过数据分析的方式让电商的双十一准备更高效充分。 基于历史数据进行分析建模对今年的销售情况进行预测，能够帮助商家做出更科学的营销方案。通常我们所能够收集到的历史数据包含了时间、名称、价格、销量、评论数量、商户等数据。 在已有数据中（数据量有限，仅用作构建分析模型之用，不作为参考），我们发现“title”这一列里面的信息量很大，但由于都是杂乱无章的文本数据，不能直接做分析，所以首先需要通过自然语言处理技术对数据进行处理。处理之后，会清清晰的得到产品大类、小类、产品功效之类等变量。 根据数据变量的特征，分别用线性回归、决策树、随机森林、XgBoost 等算法建模并比较，得到一个最佳的预测模型。起初，这些特征和销售量的关系单从数字上看并不直观，但是，通过使用七牛云 Pandora 可以将这些数据可视化，更直观看到结果。 从散点图展示，销量的预测值和实际值很接近，几乎完美地服从 y=x 的直线分布，所以能够判断出，这个模型能够帮助我们有效进行分析。 “变量重要性”是我们在分析中所需要关注到的一个重点。针对电商，通常评论数量、价格和产品功效是影响销量的三大关键因素。评论数量越多，销量就越高；价格正好相反，价格越低，销量就越高；针对化妆品这一品类

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音频分类前置知识 音频 音频常常被表示为波形图，其中横轴为时间，纵轴为幅值。音频多种多样，分类中一般分为语音、音乐、噪音、静音和环境音等。 采样频率 每秒从模拟信号中采集的样本个数，基本单位为 Hz 。信号的采样频率一般遵循奈奎斯特采样定理，即采样频率必须大于被采样信号最高频率的两倍。一般而言： 8000Hz 为电话信号使用的采样率； 11025Hz 通话音质更高，可分辨出通话人； 16000Hz 可覆盖几乎所有的乐器和人声频率，也是大多数成年人能够听到的声音频率； 22050Hz 为无线电广播长采用的频率； 32000Hz 为 VCD 等多媒体数据文件所使用的采样率； 44100Hz 为CD音频使用的采样率； 192000Hz 为蓝光音轨和高清晰度DVD音轨的采样率。 采样位数 每一个采样点所使用的二进制位数，即计算机对声音信号的解析度。通常使用的采样位数有8位，16位和24位。 音频的构成要素 声学三要素：声音的音调、音色和响度。 音调：也称音高，对应音频信号的频率。音频信号的音调越高月能够给人以明亮和尖锐的感觉，音调越低越是给人厚重和低沉的感觉。 音色：也称音品，对应音频信号的相位。主要由音频信号波形的包络和信号谐波的频谱，包含不同包络和不同谐波的音频信号的内容也不同。音频信号频谱的基频所产生的能量最大的音称为基音，相应的各次谐波所发出的声音一般被称为泛音

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1.大数据与机器学习的关系： 大数据领域我们做的是数据的存储和简单的统计计算，机器学习在大数据的应用是为了发现数据的规律或模型，用机器学习算法对数据进行计算的到的模型，从而决定我们的预测与决定的因素（比如在大数据用户画像项目里，生成的特殊用户字段）。 2.大数据在机器学习的应用 目前市场实际开发模式中，应该在大数据哪一个阶段层次应用到机器学习的相关技术呢，我们接下来来说明，首先目前大数据的架构模式列举如下几个 2.1数据采集（ftp、socket）---数据存储（hdfs）---数据清洗（MapReduce）----数据分析（hive）---sqoop导入-----存储（mysql、oracle）---web显示 2.2数据采集（ftp、socket）---数据存储（hdfs）---数据清洗（MapReduce）---列式数据库存储（hbase）-----thrift（协处理器）---web显示 2.3数据采集（ftp、socket）---数据存储（hdfs）---数据清洗（MapReduce）----数据分析（hive）----impala（实时数据分析）---jdbc-----web显示 2.4数据采集（ftp、socket）---数据存储（hdfs）---spark计算-----存储（mysql、oracle）---web显示 整体在开发完成后用分布式任务调度系统

在今年2月22日，上线了一版名为《A Guide for Making Black Box Models Explainable》的新书。如今机器学习在生产、研究、商业等各个领域发挥了很大的作用，然而它的预测的可解释性往往会限制它的使用。这本书旨在介绍机器学习的模型，以及模型预测结果的可解释性。 作者 这本书的作者是 Christoph Molnar，是路德维希马克西米利安慕尼黑大学的PHD，有着多年的数据分析、自动化以及机器学习的工作经验，现在致力于将机器学习模型可解释。 书籍介绍 通过学习和了解可解释性的概念，你将了解一些简单的模型，如决策树、决策规则以及线性回归。后面的章节将会着重更普遍的方法来解释黑盒模型。所有关于模型的介绍和解释都是经过深入研究和辩证讨论的。所以，这本书将帮助你选择并正确应用最适合你的机器学习项目的解释方法。这本书推荐给机器学习实践者、数据科学家、统计学家以及任何对机器学习模型可解释感兴趣的人阅读。 目录 Introduction Interpretability Datasets Interpretable Models Model-Agnostic Methods Example-Based Explanations A Look into the Crystal Ball 获取此书： 作者已经将该书的完整内容发布在网上。在线阅读地址为： https:

作者|Nikhil Adithyan 编译|VK 来源|Towards Data Science 决策树 决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。决策树基本上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。 决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。 决策树的一个重要特性是它们很容易被解释。你根本不需要熟悉机器学习技术就可以理解决策树在做什么。决策树图很容易解释。 利弊 决策树方法的优点是： 决策树能够生成可理解的规则。 决策树在不需要大量计算的情况下进行分类。 决策树能够处理连续变量和分类变量。 决策树提供了一个明确的指示，哪些字段是最重要的。 决策树方法的缺点是： 决策树不太适合于目标是预测连续属性值的估计任务。 决策树在类多、训练样本少的分类问题中容易出错。 决策树的训练在计算上可能很昂贵。生成决策树的过程在计算上非常昂贵。在每个节点上，每个候选拆分字段都必须进行排序，才能找到其最佳拆分。在某些算法中，使用字段组合，必须搜索最佳组合权重。剪枝算法也可能是昂贵的，因为许多候选子树必须形成和比较。 Python决策树 Python是一种通用编程语言，它为数据科学家提供了强大的机器学习包和工具。在本文中