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 ...

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 ...

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文，首先感谢博主！：用Python开始机器学习（2：决策树分类算法） J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建，这就是鼎鼎大名的ID3算法。后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进。 熵就是“无序，混乱 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、简介 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 1.定义： 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个 ...

决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export ...