本篇文章给大家谈谈python学习决策树的可视化，以及Python决策树分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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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、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。
3、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。
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。
python中的sklearn中决策树使用的是哪一种算法
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、CART，***用基尼指数（Gini index）来度量信息不纯度，选择基尼指数最小的作为节点特征，它是二叉树，即一个节点只分两支。
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。
4、用来决定不纯度的计算方法：entropy、gini。树中的每一个节点都有不纯度，叶子节点的不纯度最低。
5、sklearn的决策树模型就是一个CART树。是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支，因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
6、决策树之ID3算法及其Python实现 决策树背景知识 ？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。
在python画决策树为什么显示不出来
系统文件损坏。python中决策树生成一篇文件，不是完整的树多数是系统文件损坏的原因，将损坏的系统文件找出并修复即可解决。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
双击文本框，替换掉决策树模板中文字或者删除一些不需要的文本框。完成对决策树的绘制后，可以点击右侧上方的保存、下载、分析等按钮，对制作好的决策树进行存储。还可以将决策树导出为图片、PDF、PPT等多种格式。
python画不出柱形图是运行代码的问题。根据查询相关***息，python画不出柱形图是运行代码的问题导致的，用户可以进行软件卸载，重新进行下载，让新的代码进行运行即可。
***用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤，分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。
如果数据算法和模型对异常值不敏感，那么即使不处理异常值也不会对模型本身造成负面影响。例如在决策树中，异常值本身就可以作为一种分裂节点。
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