写在前面的话 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我写的不好，请您告诉我，我会争取写的更加简单易懂！ 如果您有任何地方看着不爽，请您尽情的喷，使劲的喷，不要命的喷，您的槽点就是帮助我要进步的地方！ 计算给定数据的信息熵 在决策树算法中最重要的目的我们已经在前几章说过了，就是根据信息论的方法 ...

第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 决策树 概述 决策树 ...

，在这些机器根据数据集创建规则是，就是机器学习的过程。 二，相关知识 1 决策树算法 在 ...

1. 简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型 ...

决策树的实现太...繁琐了。 如果只是接受他的原理的话还好说，但是要想用代码去实现比较糟心，目前运用了《机器学习实战》的代码手打了一遍，决定在这里一点点摸索一下该工程。 实例的代码在使用上运用了香农熵，并且都是来处理离散数据的，因此有一些局限性，但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作 ...

class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_ ...

一、基础理解 决策树结构中，每个节点处的数据集划分到最后，得到的数据集中一定只包含一种类型的样本； 　1）公式 k：数据集中样本类型数量； Pi：第 i 类样本的数量占总样本数量的比例 　2）实例计算基尼系数 3 种情况计算基 ...

数据挖掘作业，要实现决策树，现记录学习过程 win10系统，Python 3.7.0 构建一个决策树，在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: 要将决策树可视化，首先，使用export_graphviz()方法输出一个图形定义文件，命名为 ...