一、决策树的原理 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 。 二、决策树的现实案例 相亲 ...

一、决策树的介绍 决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出 ...

一、引言 分类决策树是一种基于特征对实例进行划分的树形结构。如下图： 图中包括有内部节点和叶子节点，叶子节点表示的是分类结果，而内部节点表示基于特征对实例的划分。如根节点，是根据特征x1是否大于a1进行划分，划分成两个内部节点，但是此时的两个内部节点各自所包含的实例中依然有不同类 ...

决策树有着非常广泛的应用，可以用于分类和回归问题。以下针对分类问题对决策树进行分析。 分类情况下，可以处理离散（if-then）的特征空间，也可以是连续（阈值化的if-than）的特征空间。 决策树由结点和边构成，其中结点分内结点（属性，特征）和外结点（类别）。边上代表着判别的规则 ...

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 ...

　　本节使用的算法称为ID3，另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述　 　　我们经常使用决策树处理分类问题，它的过程类似二十个问题的游戏：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提出问题，只允许提20个问 题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小 ...

决策树（Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵 ...

一、分类树构建（实际上是一棵递归构建的二叉树，相关的理论就不介绍了） 二、分类树项目实战 2.1 数据集获取（经典的鸢尾花数据集） 描述： Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...