决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者：白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列文章将采用理论结合实践方式 ...

阅读目录 1. 决策树的模型 2. 决策树的基本知识 3. ID3、C4.5&CART 4. Random Forest 5. GBDT 6. 参考内容 　　谈完数据结构中的树（详情见参照之前博文《数据结构中各种树 ...

的“屠龙刀”的GBDT算法。 1. 决策树的模型 　　决策树是一种基本的分类与回归方法，它可以被认 ...

实现代码： 结果： 不同深度对预测的影响： 总结： 　　决策树分量算法有构造速度快、结构明显、分类精度高等优点。 决策树是以实例(Instance)为核心的归纳分类方法。 它从一组无序的、无特殊领域知识的数据集中提取出决策树表现形式的分类规则， 包含了分支节点、叶子 ...

题目：给定如下训练集和测试集，参考《机器学习》（Tom Mitchell）第三章和《机器学习》（周志华）第四章，先阅读ID3、C4.5和CART算法并且仔细阅读附件给出的ID3、C4.5算法python程序，再实现基于基尼指数（Gini index）选择最优划分属性（特征）构造的CART决策树 ...

决策树分类算法 1、概述 决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。 相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 2、算法思想 通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象 ...

1 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇 ...

什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ 直接以一个例子看看数如何构建决策树的： 根据不同的特征可以有不同的决策树： 那么如何从根节点开始选择 ...