转自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 作者: yangliuy 决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例 集 ...

决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝 　　决策树可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时特别适合集成学习比如随机森林。 1. 决策树ID3算法的信息论基础 　 1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，昆兰把这个算法叫做 ...

参考博客： http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang （ID3） https://www.jianshu.com/p/8eaeab891341 （C4.5） 决策树是一种逼近离散值目标函数的方法，学习到的函数被表示为一棵决策树 根节点包含 ...

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点 ...

　　公司布置了一个任务让写一个决策树，以前并未接触数据挖掘的东西，但作为一个数据挖掘最基本的知识点，还是应该有所理解的。 　　程序的源码可以点击这里进行下载，下面简要介绍一下决策树以及相关算法概念。 　　决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示 ...

决策树是一种非常经典的分类器，它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏。比如猜一个动物： 问：这个动物是陆生动物吗？ 答：是的。 问：这个动物有鳃吗？ 答：没有。 这样的两个问题顺序就有些颠倒，因为一般来说陆生动物是没有鳃的（记得应该是这样的，如有错误欢迎指正）。所以玩这种游戏，提问的顺序 ...

一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知识点） 三、信息增益率 信息增益率 ...

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