参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...

ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的纯度。 即熵值越大，不确定性也越大。 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类 ...

决策树是一种基本的分类与回归方法。分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点和有向边组成。结点由两种类型，内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。 1. 基础知识 熵 在信息学和概率统计中，熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量。设\(X\)是一个取有限个值得 ...

（2017-05-18 银河统计） 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性 ...

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点 ...

一、概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进，ID3选择（属性）树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知识点） 三、信息增益率 信息增益率 ...

github：代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 决策树   决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法（本文主要是描述分类方法），是基于树结构进行决策的，可以将其认为是if-then规则的集合。一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点 ...

决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类（二分类、多分类）和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是“完全生长”决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ...