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 ...

决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创，转载请注明出处:https ...

（Decision Tree）是机器学习中一种经典的分类与回归算法。在本篇中我们讨论用于分类的决策树的原理知 ...

本篇博客主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法。 决策树分类的思想类似于 ...

摘要：本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍，然后编写程序实现决策树算法，再根据Python自带机器学习包实现决策树算法，最后从决策树引申至集成学习相关内容。 1.决策树 　　决策树作为一种常见的有监督学习算法，在机器学习领域通常有着不错的表现，决策树在生活中决策去做 ...

机器学习算法及代码实现–决策树 1、决策树 决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类，直到所有特征消耗完（选择剩下数据中出现次数最多的类别作为这堆数据的类别 ...

1.什么是决策树/判定树(decision tree) 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类分布。树的最顶层是根结点。 机器学习中分类方法中的一个重要算法 2.构造决策树的基本算法 ...

摘要：上一节对决策树的基本原理进行了梳理，本节主要根据其原理做一个逻辑的实现，然后调用sklearn的包实现决策树分类。 　　这里主要是对分类树的决策进行实现，算法采用ID3，即以信息增益作为划分标准进行。 　　首先计算数据集的信息熵，代码如下： 　　然后是依据 ...