决策树（decision tree）
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原文：class-决策树Decision Tree
顾名思义，决策树model是树形结构，在分类中，表示基于特征对实例进行分类的过程。可以认为是 if else 的合集，也可以认为是特征空间，类空间上条件概率分布。主要优点是分类速度快，可读性好。在学习时 training 根据loss function最小化原则建立决策树model，预测时对新数据利用决策树进行分类。常包括三个步骤 ：特征选择，决策树生成，决策树剪枝。思想来源是 年Quinlan ...
2018-03-05 22:12 0 1375 推荐指数：
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0 通俗的理解 对于一个根据特征向量来对样本进行分类的问题，首先挑出一个最有价值的特征，对该特征进行提问，如样本颜色是什么；然后根据得到的不同回答，如红色、蓝色等，将数据集划分成子集 ...
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前言 生活中有很多利用决策树的例子。西瓜书上给的例子是西瓜问题（讲到这突然想到书中不少西瓜的例子，难道这就是它西瓜封面的由来？）\。大致意思是，已经有一堆已知好瓜坏瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一条属性，将西瓜进行分类。然后在分类的西瓜中，继续挑取下一条属性进行更加细致的划分，直到所有的属性被用完 ...
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