1.案例7：机器学习--使用决策树实现泰坦尼克号乘客生存率预测
2.其他DecisionTreeClassifier()在jupyter运行，决策决策件频繁报错的树a树软一种问题解答
3.人工智能理论与实践基本内容
4.机器学习树集成模型-CART算法
5.求决策树源代码。最好使用matlab实现。源码
6.Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
案例7：机器学习--使用决策树实现泰坦尼克号乘客生存率预测
在机器学习领域，决策决策件决策树是树a树软一种重要的预测模型，它通过树状结构清晰地展示数据的源码猜数值源码决策路径。1.1 本质上，决策决策件决策树就像是树a树软一个逻辑判断游戏，每个内部节点代表一个特征判断，源码分支表示可能的决策决策件结果，叶节点则给出最终的树a树软分类。例如，源码判断是决策决策件否生存的关键可能是年龄，而非外貌。树a树软
决策树的源码划分依据基于信息熵理论。熵越高，表示样本的不确定性越大。信息增益是衡量划分前后数据集不确定性减少程度的指标，而信息增益率和基尼值（Gini Index）则进一步考虑了特征选择的效率和纯度。ID3算法、C4.5算法和CART算法是三种常用的决策树算法，每种都有其优缺点。
在实践应用中，例如预测泰坦尼克号乘客的生存率，我们从乘客的票类别、存活状态、船票等级、年龄、登船地点、猎豹插件 源码家庭目的地等特征入手。数据预处理包括处理缺失值和对分类变量进行one-hot编码，这样便于模型学习。通过sklearn库中的DecisionTreeClassifier函数，可以设置criterion（如基尼指数）、max_depth（最大深度）等参数进行模型构建。
具体的数据集来自泰坦尼克号数据集，大小为行列。数据预处理后，我们可以使用graphviz软件将生成的dot文件可视化，源代码链接供您参考：[链接](pan.baidu.com/s/1jSGLHC...，提取码：mfia)。更多内容待更新...
其他DecisionTreeClassifier()在jupyter运行，频繁报错的一种问题解答
遇到决策树在Jupyter中使用graphviz模块时频繁报错的问题，一番折腾后终于找到了解决之道。初试决策树图形化时，却遭遇到了一个未被解决的报错问题：`CalledProcessError: Command '['dot', '-Tsvg']' returned non-zero exit status 1`。在搜索引擎上查找解决方案时发现，大部分问题都集中在图viz模块相关的错误上，但这些解答并不适用于我的问题。
仔细分析错误信息，我发现可能是缺少了关键参数。在尝试了各种解决方案后，决定在调用`tree.graphviz()`函数时增加一个参数`out_file=None`，这一操作竟然解决了问题，让决策树的图形成功展示出来。通过对比老师的源代码，发现并未包含这一参数，仙剑一源码推测可能是不同版本的graphviz导致的问题。
总结此次经历，关键在于仔细分析错误信息和尝试不同的解决方案。在遇到问题时，不仅要查阅相关资料，还要勇于尝试新的方法。虽然解决过程花费了大量时间，但最终成功解决问题的喜悦是无与伦比的。希望这次经历能为遇到类似问题的开发者提供一些参考，避免走同样的弯路。
人工智能理论与实践基本内容
本书阐述了人工智能的基本理论及其实际应用，三位资深专家编著。针对机器智能系统开发中的表达与计算问题，书中介绍了最新研究成果，讨论了系统实现的实际问题。作者深入探讨了解决学习、规划和不确定性问题的传统符号推理技术，如演绎推理、决策树等，并引入了神经网络、概率推理等新技术。书中每个章节后面都附有算法的LISP实现源代码，方便读者试验参考。此外，本书还提供了丰富的人工智能应用系统的实例。
本书适合高等院校计算机、控制、机电、搜狗联盟源码数学等专业的人工智能课程，也可作为从事人工智能研究和应用的科学工作者和工程技术人员的学习参考。
本书内容包括最新的人工智能研究成果，深入讨论系统实现中的实际问题。传统符号推理技术如演绎推理、决策树等被详细探讨，同时引入了神经网络、概率推理等新技术。每章后附有LISP实现的算法源代码，供读者试验参考。书中还包含丰富的人工智能应用系统实例，适合高等院校相关专业的学生学习，也适合从事人工智能研究和应用的工作者参考。
本书是人工智能领域的一本权威教材，它不仅覆盖了基本理论，还深入探讨了实际应用中的问题。传统技术如符号推理、神经网络和概率推理均被详细介绍，并提供了LISP实现的算法源代码，方便读者实践学习。丰富的实例展示了人工智能在不同领域的应用，适合高校相关专业学生使用，同时对于从事人工智能研究和应用的工作者而言也是宝贵的学习资源。
本书是一本全面阐述人工智能理论与实践的教材，由三位资深专家编著。它不仅介绍了最新的研究成果，还讨论了系统实现中的实际问题。书中深入探讨了传统符号推理技术如演绎推理、vip源码解析决策树等，同时引入了神经网络、概率推理等新技术。每章后附有LISP实现的算法源代码，方便读者进行试验。本书还提供了丰富的人工智能应用系统的实例，适合高等院校计算机、控制、机电、数学等专业的人工智能课程，同时也可以作为从事人工智能研究和应用的科学工作者和工程技术人员的学习参考。
机器学习树集成模型-CART算法
机器学习树集成模型-CART算法
决策树，作为机器学习中的经典方法，凭借其直观易懂的决策逻辑，即使在面临过拟合挑战时，也凭借改进后的模型如随机森林和XGBoost等焕发新生。CART（分类和回归树）算法，年由Breiman等人提出，是决策树的基础，适用于分类和回归任务。CART构建起二叉决策树，决策过程直观，能处理不同类型的数据，如连续和离散数值。 在应用决策树前，通常需要处理缺失值，如通过空间插值或模型估计。连续数值属性需要离散化，无监督的等宽或等频分桶需谨慎，以避免异常值影响。CART算法中，关键在于衡量节点分割的质量，如基尼不纯度和基尼增益，它们通过数据集的类别分布均匀程度来评估分割效果。基尼增益高的特征意味着更好的分割，能提高模型纯度。 CART分类决策树的构建流程包括选择最优特征进行分割，直到满足停止条件。在遥感应用中，可能需要人工设置特征和划分方式。为了防止过拟合，剪枝技术是必备的，包括预剪枝和后剪枝。通过递归算法构建和预测，理解核心源码有助于深入掌握决策树的构建和应用。 理解CART算法是遥感和机器学习领域的重要基础，它在地物分类、变化检测、遥感数据分析等方面发挥着关键作用。后续内容将深入探讨如何处理连续特征、模型剪枝以及实际应用中的代码实现。求决策树源代码。最好使用matlab实现。
function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)
%输入为训练集，为离散后的数字，如记录1：1 1 3 2 1；
%前面为属性列，最后一列为类标
if nargin<1
error('请输入数据集');
else
if isstr(DataSet)
[DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);
else
AttributValue=[];
end
end
if nargin<2
AttributName=[];
end
Attributs=[1:size(DataSet,2)-1];
Tree=CreatTree(DataSet,Attributs);
disp([char() 'The Decision Tree:']);
showTree(Tree,0,0,1,AttributValue,AttributName);
Rules=getRule(Tree);
RulesMatrix=zeros(size(Rules,1),size(DataSet,2));
for i=1:size(Rules,1)
rule=cell2struct(Rules(i,1),{ 'str'});
rule=str2num([rule.str([1:(find(rule.str=='C')-1)]) rule.str((find(rule.str=='C')+1):length(rule.str))]);
for j=1:(length(rule)-1)/2
RulesMatrix(i,rule((j-1)*2+1))=rule(j*2);
end
RulesMatrix(i,size(DataSet,2))=rule(length(rule));
end
end
function Tree=CreatTree(DataSet,Attributs) %决策树程序 输入为：数据集，属性名列表
%disp(Attributs);
[S ValRecords]=ComputEntropy(DataSet,0);
if(S==0) %当样例全为一类时退出，返回叶子节点类标
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)==size(DataSet,1))
break;
end
end
Tree.Attribut=i;
Tree.Child=[];
return;
end
if(length(Attributs)==0) %当条件属性个数为0时返回占多数的类标
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Attribut=mostlabel;
Tree.Child=[];
return;
end
for i=1:length(Attributs)
[Sa(i) ValRecord]=ComputEntropy(DataSet,i);
Gains(i)=S-Sa(i);
AtrributMatric(i).val=ValRecord;
end
[maxval maxindex]=max(Gains);
Tree.Attribut=Attributs(maxindex);
Attributs2=[Attributs(1:maxindex-1) Attributs(maxindex+1:length(Attributs))];
for j=1:length(AtrributMatric(maxindex).val)
DataSet2=[DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',1:maxindex-1) DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',maxindex+1:size(DataSet,2))];
if(size(DataSet2,1)==0)
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Child(j).root.Attribut=mostlabel;
Tree.Child(j).root.Child=[];
else
Tree.Child(j).root=CreatTree(DataSet2,Attributs2);
end
end
end
function [Entropy RecordVal]=ComputEntropy(DataSet,attribut) %计算信息熵
if(attribut==0)
clnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum) %防止下标越界
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum=DataSet(i,size(DataSet,2));
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[];
end
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:length(classnum)
P=classnum(j)/size(DataSet,1);
if(P~=0)
Entropy=Entropy+(-P)*log2(P);
end
end
else
valnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,attribut)>valnum) %防止参数下标越界
clnum(DataSet(i,attribut))=0;
valnum=DataSet(i,attribut);
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))=0;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[]; %将编号保留下来，以方便后面按值分割数据集
end
if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum(DataSet(i,attribut))) %防止下标越界
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum(DataSet(i,attribut))=DataSet(i,size(DataSet,2));
end
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))= Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))= Valueexamnum(DataSet(i,attribut))+1;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:valnum
Entropys=0;
for k=1:length(Value(j).classnum)
P=Value(j).classnum(k)/Valueexamnum(j);
if(P~=0)
Entropys=Entropys+(-P)*log2(P);
end
end
Entropy=Entropy+(Valueexamnum(j)/size(DataSet,1))*Entropys;
end
end
end
function showTree(Tree,level,value,branch,AttributValue,AttributName)
blank=[];
for i=1:level-1
if(branch(i)==1)
blank=[blank ' |'];
else
blank=[blank ' '];
end
end
blank=[blank ' '];
if(level==0)
blank=[' (The Root):'];
else
if isempty(AttributValue)
blank=[blank '|_____' int2str(value) '______'];
else
blank=[blank '|_____' value '______'];
end
end
if(length(Tree.Child)~=0) %非叶子节点
if isempty(AttributName)
disp([blank 'Attribut ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'Attribut ' AttributName{ Tree.Attribut}]);
end
if isempty(AttributValue)
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,j,[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,length(Tree.Child),[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
else
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ j},[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ length(Tree.Child)},[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
end
else
if isempty(AttributValue)
disp([blank 'leaf ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'leaf ' AttributValue{ length(AttributValue)}{ Tree.Attribut}]);
end
end
end
function Rules=getRule(Tree)
if(length(Tree.Child)~=0)
Rules={ };
for i=1:length(Tree.Child)
content=getRule(Tree.Child(i).root);
%disp(content);
%disp([num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',']);
for j=1:size(content,1)
rule=cell2struct(content(j,1),{ 'str'});
content(j,1)={ [num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',' rule.str]};
end
Rules=[Rules;content];
end
else
Rules={ ['C' num2str(Tree.Attribut)]};
end
end
Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的详细过程。作为一个系列的第篇原创内容，我们首先会介绍决策树在多分类任务中的应用，重点关注数据准备、目标变量提取、数据集划分、归一化以及模型构建、训练、推理和评价的关键步骤。
首先，我们需要加载数据（df），确定我们要预测的目标变量。接着，对数据进行适当的划分，通常包括训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。然后，由于数据质量较好，我们将跳过某些预处理步骤，这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后，我们将进行特征归一化，以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。
使用Scikit-learn，我们将构建决策树模型，训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。通过这个案例，读者可以直观地了解决策树在实际问题中的应用。
作者拥有丰富的科研背景，发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例，如果有需要数据和源码的朋友，可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接：Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
MyAndroidAndroidManifest.xml合并规则详解和注意事项
在Android应用开发中，AndroidManifest.xml文件的合并规则和注意事项对确保应用的正确构建和运行至关重要。一个APK或Android App Bundle文件只能包含一个AndroidManifest.xml文件，然而，Android Studio项目可以包含多个清单文件，这些文件由主源代码集、build变体和导入的库提供。构建应用时，Gradle构建系统会将所有清单文件合并为一个文件。合并工具遵循特定的合并启发法和合并偏好设置，将各个清单文件中的XML元素组合在一起。
合并优先级遵循以下规则：构建变体清单（如src/demoDebug/）、构建类型清单（如src/debug/）、产品变种清单（如src/demo/）的优先级依次递减。对于应用模块的主清单文件和包含库的清单文件，合并优先级与依赖顺序（即在Gradle dependencies代码块中的顺序）一致。例如，先将库清单合并到主清单中，然后再将主清单合并到build变体清单中。
合并过程中，工具会尝试将所有属性组合到同一元素中，但遇到属性值冲突时，会产生合并冲突。工具会根据一些规则来处理这些冲突，例如元素中的属性绝不会合并在一起，且元素中的android:required属性使用OR合并，系统会应用“true”并始终包含所需功能或库。元素中的属性始终使用优先级较高的清单中的值，但若minSdkVersion值不同，则合并工具会使用优先级较高的清单值，并在必要时添加所有系统权限。
为了解决合并冲突，工具提供了合并规则标记，用于指定如何解决冲突或移除不需要的元素和属性。标记包括node、remove、removeAll、replace和strict。node标记用于指定是否合并元素、子元素或替换元素，remove标记用于移除元素，removeAll标记用于移除所有匹配元素，replace标记用于完全替换元素，而strict标记用于在属性不完全匹配时导致构建失败。
属性标记则允许仅对特定属性应用合并规则，如remove、replace和strict标记。标记选择器功能则允许针对导入的特定库应用合并规则。此外，工具还支持替换导入库的minSdkVersion值，并在冲突时使用overrideLibrary标记来忽略错误。
合并后的清单可以在构建应用前预览，通过在Android Studio中打开AndroidManifest.xml文件并点击编辑器底部的Merged Manifest标签页。在“Merged Manifest”视图中，可以查看合并后的清单结果、元素来源信息以及冲突和建议的解决方案。此外，合并决策树的完整日志可在模块的build/outputs/logs/目录中的manifest-merger-buildVariant-report.txt日志文件中查找。
最后，智能API接口开发工具smartApi于--晚十点正式上线。它是一款对标国外postman的API调试开发工具，v1.0.0版本对功能进行了精简。主要功能包括下载地址等信息，方便开发者在进行API接口开发时使用。
