SparkMLlib回归算法之决策树 （一），决策树概念 1，决策树算法（ID3，C4.5 ，CART）之间的比较： 　　1，ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息 ...

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 ...

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 ...

1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或（XOR）逻辑，决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点 ...

一、决策树的介绍 决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出 ...

一、决策树的原理 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 。 二、决策树的现实案例 相亲 ...

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 ...

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 ...