决策树（decision tree） 决策树：是一种基本的分类和回归方法。它是基于实例特征对实例进行分类的过程，我们可以认为决策树就是很多if-then的规则集合。 优点：1）训练生成的模型可读性强，我们可以很直观的看出生成模型的构成已经工作方式，因为模型就是由数据属性和类别 ...

1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3 ...

决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。 决策树的生成是一个递归的过程。在决策树的基本算法中，有三种情况会导致递归返回：（1）当前节点包含的样本全属于同一类别，无需划分；（2）当前属性集为空，或是所有样本在所有属性 ...

目录 概念 决策树的学习过程 决策树三种常用方法 决策树算法的参数 决策树的总结 一、概念 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则 ...

机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学 ...

实习了一段时间，接触了一些数据挖掘、机器学习的算法，先记录下来方便以后的复习回顾： 一：决策树概念 　　决策树可以看做一个树状预测模型，它是由节点和有向边组成的层次结构。树中包含3中节点：根节点、内部节点、叶子节点。决策树只有一个根节点，是全体训练数据的集合。树中每个内部节点都是一个分裂 ...

注：学习的网易云课堂的Python数据分析(机器学习)经典案例，每个案例会教你数据预处理、画图和模型优化。比有些简单调个包跑一下的课程负责任的多。 ...

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 ...