什么是决策树？ 　　决策树是一种基本的分类与回归方法。其主要有点事模型具有可得性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化原则建立决策树模型；预测时，对新数据，利用决策树模型进行分类。 　决策树学习通常包含以下三个步骤： 　　选择特征 　　决策树生成 　　剪枝 ...

七、多变量决策树 1、从“树”到“规则” 　　一棵决策树对应于一个“规则集”，每个从根结点到叶结点的分支路径对应于一条规则。 举例： 　　　　　　 　　好处： 　　　　（1）改善可理解性 　　　　（2）进一步提升泛化能力（ 由于转化过程中通常会进行前件合并、泛化等操作 ...

一、决策树模型 　　决策树(decision tree)是一种常用的机器学习方法，是一种描述对实例进行分类的树形结构。 　　决策树是一种常用的机器学习方法，以二分类为例，假设现在我们要对是否买西瓜进行判断和决策，我们会问一些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续 ...

决策树学习基本算法 输入：训练集; 属性集. 过程：函数 1: 生成结点node; 2: if 中样本全属于同一类别 then 3: 将node标记为类叶结点; return 4: end if 5: if 中样本在上取值相同 then 6: 将node标记为叶 ...

目录 特征选择 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的计算 常见决策树使用的算法 sklearn决策树API 泰坦尼克号案例 决策树的优缺点以及改进 集成学习方法-随机森林 学习算法 ...

一、简介 决策树分类算法（decision tree）通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类。其典型算法包括ID3算法、C4.5算法、C5.0算法、CART算法等。每一个决策树包括根节点（root node），内部节点（internal node）以及叶子节点（leaf node）。 根 ...

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 　　 k近邻（KNN） 　　 决策树 　　 线性回归 　　 逻辑斯蒂回归 　　 朴素贝叶斯 　　 支持向量机（SVM ...

结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强——即 ...