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 ...

决策树（Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵 ...

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。 源码在Python ...

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 ...

1.决策树 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。通过学习样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类 ...

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 ...

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 　　 k近邻（KNN） 　　 决策树 　　 线性回归 　　 逻辑斯蒂回归 　　 朴素贝叶斯 　　 支持向量机（SVM ...

结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强——即 ...