决策树的目标是从一组样本数据中，根据不同的特征和属性，建立一棵树形的分类结构。 决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。 算法原理 ...

看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下： 决策树 决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下： 来一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪 ...

常用的决策树算法有ID3、C4.5、CART，它们构建树所使用的启发式函数各是什么？除了构建准则之外，它们之间的区别与联系是什么？首先，我们回顾一下这几种决策树构造时使用的准则。 人 年龄 长相 工资 写代码 类别 ...

一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件：二分类问题(只用来构建二叉树 ...

一、信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言，决策树的思想是用节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到该节点下的子节点，并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点 ...

项目上要求给出一个可配置的类自动化的流程，下面根据自己的思考给出自动训练模型的部分。 决策树模型关键参数有两个：树深度和树棵数（模型训练中称为迭代次数，下称迭代次数） 树深度 树的深度如何决定，个人觉得：每棵树最好都能用到所有的特征，所以树深度跟特征数相关，对特征个数对2求对数 ...

本次作业为实现天气预测的树模型，图部分没有实现，但是，框架部分实现了。 操作系统：win 10 编辑环境：anaconda Python版本:3.6 先给出代码： 其实现结果为： 手动画出模型为： 另外，看看到一个利用自带函数的一个写法，笔者还没有实现，希望 ...

一、决策树模型 　　决策树(decision tree)是一种常用的机器学习方法，是一种描述对实例进行分类的树形结构。 　　决策树是一种常用的机器学习方法，以二分类为例，假设现在我们要对是否买西瓜进行判断和决策，我们会问一些问题，根据回答，我们决断是买还是不买，或者还拿补丁主意，这时会继续 ...