决策树分类算法 1、概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 2、算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象 ...

（一）认识决策树 1、决策树分类原理 　　决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 　　近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念 ...

决策树算法原理(ID3，C4.5) CART回归树 决策树的剪枝 　　 　　在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归。对这些问题，CART(Classification ...

数据挖掘系列（6）决策树分类算法 从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 　　这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后 ...

上一篇博客我们看了一个决策树分类的例子，但是我们没有深入决策树分类的内部原理。 这节我们讨论的决策树分类的所有特征的特征值都是离散的，明白了离散特征值如何分类的原理，连续值的也不难理解。 决策树分类的核心在于确定那一个特征的那一个特征值分类最有效，可能不同的场景，每个人采用的衡量方法也不一样 ...

决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对 训练集的学习，挖掘出有用的 规则，用于对 新集进行 预测。在其生成过程中，分割时属性选择度量指标是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。 å³ç­æ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...

决策树的划分依据-信息增益率C4.5 1 背景 信息增益准则ID3对可取值数目较多的属性有所偏好，为减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的 C4.5 决策树算法[Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 来选择最优划分 ...

决策树的划分依据--信息增益 1 概念 1.1 定义 信息增益：以某特征划分数据集前后的熵的差值。熵可以表示样本集合的不确定性，熵越大，样本的不确定性就越大。因此可以使用划分前后集合熵的差值来衡量使用当前特征对于样本集合D划分效果的好坏。 信息增益 = entroy(前 ...