决策树学习基本算法 输入：训练集; 属性集. 过程：函数 1: 生成结点node; 2: if 中样本全属于同一类别 then 3: 将node标记为类叶结点; return 4: end if 5: if 中样本在上取值相同 then 6: 将node标记为叶 ...

又叫判定树，是一种基本的分类与回归方法。 优点：可读性强，分类速度快，容易转换成if-then分类规则 通常分为3个步骤：特征（属性）选择、决策树的生成、决策树的修剪。 特征选择即选择分裂属性，又叫属性选择度量，把数据划分成较小的分区。 决策树的生成又叫决策树学习或者决策树 ...

　　回归树也是一种决策树，不过它处理的数据标签不是属于分类的，也就是说它的标签是一个连续随机的值，比如说对一个城市的房价的预测，每个月的房价都是随机波动的值，不像分类任务，要将所有数据根据标签进行分类。 重要参数、属性、接口 criterion:回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种 ...

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 ...

决策树是一个函数，以属性值向量作为输入，返回一个“决策”。 如上图，我们输入一系列属性值（天气状况，湿度，有无风）后会得到一个要不要出去玩的一个决策。 从样例构建决策树 对于原始样例集，我们选取一个最好的属性将其分裂，这样我们会产生多个样例子集，同时我们会把该属性从属性集去掉，并且继续 ...

一.简介 　　决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 二.决策树的表示法 　　决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后继分支对应于该属性 ...

　什么是决策树？ 　　决策树是一种基本的分类与回归方法。其主要有点事模型具有可得性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化原则建立决策树模型；预测时，对新数据，利用决策树模型进行分类。 　决策树学习通常包含以下三个步骤： 　　选择特征 　　决策树生成 　　剪枝 ...

本文目的 最近一段时间在Coursera上学习Data Analysis，里面有个assignment涉及到了决策树，所以参考了一些决策树方面的资料，现在将学习过程的笔记整理记录于此，作为备忘。 算法原理 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据 ...