参考书籍：《机器学习》（周志华） 说 明：本篇内容为读书笔记，主要参考教材为《机器学习》（周志华）。详细内容请参阅书籍——第4章 决策树。部分内容参考网络资源，在此感谢所有原创者的工作 ...

建立决策树 参考： ID3决策树 绘图子程序 python绘制决策树 效果 ...

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 ...

第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 决策树 概述 决策树 ...

决策树是一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个“决策”。 如上图，我们输入一系列属性值（天气状况，湿度，有无风）后会得到一个要不要出去玩的一个决策。 从样例构建决策树 对于原始样例集，我们选取一个最好的属性将其分裂，这样我们会产生多个样例子集，同时我们会把该属性从属性集去掉，并且继续 ...

一.简介 　　决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 二.决策树的表示法 　　决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后继分支对应于该属性 ...

决策树（Decision Tree DT） 　 机器学习是从给定的训练数据集学的一个模型用于对新示例进行分类，对于决策树而言，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越高越好，这样可以避免多次无用的分类。有多种方法来衡量纯度，此处介绍信息熵和基尼系数两种 ...