缺失值问题可以从三个方面来考虑 1. 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？（计算分裂损失减少值时，忽略特征缺失的样本，最终计算的值乘以比例（实际参与计算的样本数除以总的样本数）） 假如你使用ID3算法，那么选择分类属性时，就要计算所有属性的熵增(信息增益，Gain ...

介绍在决策树中是如何处理属性值有缺失的样本的，本篇博客使用的数据集如下（数据集来自周志华《机器学习》） ...

六、连续与缺失值 1、连续值处理 　　到目前为止我们仅讨论了基于离散属性来生成决策树，现实学习任务中常常遇到连续属性，有必要讨论如何在决策树学习中使用连续属性。我们将相邻的两个属性值的平均值作为候选点。 　　基本思路：连续属性离散化。 　　常见做法：二分法（这正是C4.5决策树算法中 ...

信息增益准则选择最优特征 父节点的熵是经验熵H(D) 子节点的熵是划分后集合的经验熵H(D) 父节点的熵大于子节点的熵 熵越大，不确定性越大 ...

树模型缺失值处理总结 除了ID3算法之外，其他的树模型基本上都能够处理缺失值。虽然如此，但如scikit-learn之类的库，其在支持gbdt的时候，并没有支持缺失值的处理 C4.5 第一步，计算所有特征的信息增益或者信息增益率的时候，假设数据集一共10000个样本，特征A中缺失 ...

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 ...

回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： 下图是这棵树的结果： 这棵树看起来与之前构造的分类树类似。主要 ...

在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是挑选水果，都是基于以往的经验来做判断。如果把判断背后的逻辑整理成一个结构图，你会发现它实际上是一个树状图，这就是我们今天要讲的决策树。 决策树的工作原理 决策树基本上就是把我们以前的经验总结出来。如果我们要出门打篮球，一般会根据“天气 ...