整理今天的代码…… 采用的是150条鸢尾花的数据集fishiris.csv df.iloc[rows, columns]取出符合条件的列。查看数据读取是否正确（关于pandas使用最熟练的一条… ...

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 ...

决策树分类 　　决策树分类归类于监督学习，能够根据特征值一层一层的将数据集进行分类。它的有点在于计算复杂度不高，分类出的结果能够很直观的呈现，但是也会出现过度匹配的问题。使用ID3算法的决策树分类第一步需要挑选出一个特征值，能够将数据集最好的分类，之后递归构成分类树。使用信息增益，来得到最佳 ...

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 ...

一、原理： 决策树：能够利用一些决策结点，使数据根据决策属性进行路径选择，达到分类的目的。 一般决策树常用于DFS配合剪枝，被用于处理一些单一算法问题，但也能进行分类 。 也就是通过每一个结点的决策进行分类，那么关于如何设置这些结点的决策方式： 熵：描述一个集合内元素混乱程度的因素。 熵 ...