什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ 直接以一个例子看看数如何构建决策树的： 根据不同的特征可以有不同的决策树： 那么如何从根节点开始选择 ...

参考：《机器学习实战》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我们所熟知的决策树的形状可能如下：  使用决策树算法的目的就是生成类似于上图的分类效果。所以算法的主要步骤就是如何去选择结点。  划分数据集的最大原则是：将无序的数据变得更加有 ...

决策树和KNN是机器学习的入门级别的算法，所以面试的时候都时常会有面试官要求将决策树写出来以用来检验面试者的算法基本素养。 1.信息熵 信息熵是表示数据的混乱程度（物理学当中就有热熵来表示分子混乱程度）。信息熵表现为-log(信息的概率) 那么整体的信息熵的数学期望：对概率*-log(概率 ...

决策树的Python实现 2017-04-07 Anne Python技术博文 前言： 决策树的一个重要的任务 是为了理解数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使 ...

决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树 ...

（一）认识决策树 1、决策树分类原理 　　决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 　　近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念 ...

决策树是什么 决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩 ...

决策树比较常用的算法模型，可以做分类也可以回归 决策树算法重点 对特征的选择，可以使用熵，也可以使用基尼系数，通过信息增益或者信息增益率选择最好的特征 决策树的剪枝，有两种策略，一种是预剪枝，一种是后剪枝，预剪枝可以通过限制树的高度，叶子节点个数，信息增益等进行，使得树边建立边剪枝 ...