概述 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。 决策树可以看为一个if then规则集合，具有 互斥完备 性质 。决策树基本上都是 采用的是贪心 即非回溯 的算法，自顶向下递归分治构造。 生成决策树一般包含三个步骤： 特征选择 决策树生成 剪枝 决策树算法种类 决策树主要有 ID , C . , C . and CART几种， ID , C . , 和CART实际都采用的是贪心 即非回溯 ...
2018-01-18 20:30 1 2773 推荐指数：
概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树。 GBDT这个算法还有一些其他的名字，比如说MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost ...
1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。 样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要 ...
决策树 熵的定义 如果一个随机变量X的可能取值为X={x1，x2，..，xk}，其概率分布为P(X=x)=pi(i=1，2，...，n)，则随机变量X的熵定义为\(H(x) = -\sum{p(x)logp(x)}=\sum{p(x)log{\frac{1}{p(x)}}}\)。需要 ...
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 ...
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 ...
一、决策树 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 在数据挖掘中，决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标 ...
下表为是否适合打垒球的决策表，预测E= {天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱} 的场合，是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 ...
table { margin: auto } 决策树是机器学习中非常基础的算法，也是我研究生生涯学习到的第一个有监督模型，其中最基础的ID3是1986年被发表出来的，一经发表，之后出现了众多决策树算法，不过最常见的还是C4.5和cart树。在我的研究中，用不到决策树，在天池或者Kaggle ...
