算法的理解，可以参考下面的算法伪代码（来源：数据挖掘概念与技术） 决策树算法需要解决关键问题 ...

（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 ...

本文对决策树算法进行简单的总结和梳理，并对著名的决策树算法ID3(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)进行实现，实现采用Python语言，一句老梗，“人生苦短，我用Python”，Python确实能够省很多语言方面的事，从而可以让我们专注于问题和解决问题的逻辑 ...

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 ...