决策树的目标是从一组样本数据中，根据不同的特征和属性，建立一棵树形的分类结构。 决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。 算法原理 ...

看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下： 决策树 决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下： 来一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪 ...

一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件：二分类问题(只用来构建二叉树 ...

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 ...

本次作业为实现天气预测的树模型，图部分没有实现，但是，框架部分实现了。 操作系统：win 10 编辑环境：anaconda Python版本:3.6 先给出代码： 其实现结果为： 手动画出模型为： 另外，看看到一个利用自带函数的一个写法，笔者还没有实现，希望 ...

决策树是日常建模中使用最普遍的模型之一，在SAS中，除了可以通过EM模块建立决策树模型外，还可以通过SAS代码实现。决策树模型在SAS系统中对应的过程为Proc split或Proc hpsplit，两者基本一样，后者效率更高，但在SAS help都查不到这两个过程步，本文参考相关 ...

项目上要求给出一个可配置的类自动化的流程，下面根据自己的思考给出自动训练模型的部分。 决策树模型关键参数有两个：树深度和树棵数（模型训练中称为迭代次数，下称迭代次数） 树深度 树的深度如何决定，个人觉得：每棵树最好都能用到所有的特征，所以树深度跟特征数相关，对特征个数对2求对数 ...

分类分析--决策树 决策树是数据挖掘领域中的常用模型。其基本思想是对预测变量进行二元分离，从而构造一棵可用于预测新样本单元所属类别的树。两类决策树：经典树和条件推断树。 1 经典决策树 经典决策树以一个二元输出变量（对应威斯康星州乳腺癌数据集中的良性/恶性）和一组预测变量（对应九个细胞 ...