介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树： 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树： 监督学习——决策树理论与实践（上）：分类决策树 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射 ...

决策树模型练习：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估： 　　a. 准确率 　　b.速度 　　c. 强壮行 　　d.可规模性 　　e. 可解释 ...

前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本： Github仓库：https://github.com/Holy-Shine ...

来源商业新知网，原标题：决策树的Python实现（含代码） 一天，小迪与小西想养一只宠物。 小西：小迪小迪，好想养一只宠物呀，但是不知道养那种宠物比较合适。 小迪：好呀，养只宠物会给我们的生活带来很多乐趣呢。不过养什么宠物可要考虑好，这可不能马虎。我们需要考虑一些比较重要的问题。 小西 ...

决策树 与SVM类似，决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法，它可以执行分类与回归任务，甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大，即使是一些复杂的问题，也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件，随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。 在这章我们会先讨论如何使用 ...

决策树分类 　　决策树分类归类于监督学习，能够根据特征值一层一层的将数据集进行分类。它的有点在于计算复杂度不高，分类出的结果能够很直观的呈现，但是也会出现过度匹配的问题。使用ID3算法的决策树分类第一步需要挑选出一个特征值，能够将数据集最好的分类，之后递归构成分类树。使用信息增益，来得到最佳 ...

3，迭代二叉树3代） 历史 　　ID3算法是由Ross Quinlan发明的用于生成决策树的算法，此算 ...

SparkMLlib分类算法之决策树学习 （一） 决策树的基本概念 　　　　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 ...