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决策树算是比较常见的数据挖掘算法了，最近也想写点算法的东西，就先写个决策树吧。 一. 什么是决策树 决策树是什么，我们来“决策树”这个词进行分词，那么就会是决策/树。大家不妨思考一下，重点是决策还是树呢？其实啊，决策树的关键点在树上。 我们平时写代码的那一串一串的If Else其实就是决策树 ...

前情提要： 通俗地说决策树算法（一）基础概念介绍 一. 概述 上一节，我们介绍了决策树的一些基本概念，包括树的基本知识以及信息熵的相关内容，那么这次，我们就通过一个例子，来具体展示决策树的工作原理，以及信息熵在其中承担的角色。 有一点得先说一下，决策树在优化过程中，有3个经典的算法，分别 ...

sklearn模块提供了决策树的解决方案，不用自己去造轮子了（不会造，感觉略复杂）： 下面是笔记： Sklearn.tree参数介绍及使用建议 参数介绍及使用建议官网： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...

1. 决策树算法 1.1 背景知识 信息量\(I(X)\)：指一个样本/事件所蕴含的信息，如果一个事情的概率越大，那么就认为该事件所蕴含的信息越少，确定事件不携带任何信息量 \(I(X)=-log(p(x))\) 信息熵\(H(X)\)：用来描述系统信息量 ...

算法思想 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。 其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出 ...

利用ID3算法来判断某天是否适合打网球。 （1）类别属性信息熵的计算由于未分区前，训练数据集中共有14个实例， 其中有9个实例属于yes类（适合打网球的），5个实例属于no类（不适合打网球）， 因此分区前类别属性的熵为： （2）非类别属性信息熵 ...

###决策树基础概念 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与对象值之间的一种映射关系。Entropy （熵） 表示的是系统的凌乱程度，它是决策树的决策依据，熵的概念来源于香侬的信息论。 ###决策树的决策过程 选择分裂特征：根据某一指标（信息增益，信息增益比或基尼 ...