1. 简介 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型 ...
一,引言: 上一章我们讲的kNN算法,虽然可以完成很多分类任务,但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义,而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合,决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息,因此,决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取一系列规则,在这些机器根据数据集创建规则是,就是机器学习的过程。 二,相关知识 决策树算法 在构造决策树时,第一个需要解决的问 ...
2017-05-05 15:32 3 13022 推荐指数:
1. 简介 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型 ...
摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容。 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做 ...
摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类。 这里主要是对分类树的决策进行实现,算法采用ID3,即以信息增益作为划分标准进行。 首先计算数据集的信息熵,代码如下: 然后是依据 ...
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 ...
闲来无事最近复习了一下ID3决策树算法,并凭着理解用pandas实现了一遍。对pandas更熟悉的朋友可供参考(链接如下)。相比本篇博文,更简明清晰,更适合复习用。 https://github.com/DianeSoHungry ...
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 ...