决策树分类算法，针对离散数据来进行预测的。 ID3算法 缺点1：用信息增益来作为选择分支属性标准的话，偏向于取值较多的那个属性 缺点2：只能处理离散型的属性 缺点3：对于比较小的数据集是有效的 缺点4：可能会出现过度拟合的问题 1.信息增益 描述属性（条件属性） 类别属性（分类 ...

决策树（Decision tree） 决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较，并根据不同的属性值从 该结点向下分支，叶结点是要学习划分的类。从根 ...

　　从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 　　这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员 ...

决策树分类是数据挖掘中分类分析的一种算法。顾名思义，决策树是基于“树”结构来进行决策的，是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如下图一个简单的判别买不买电脑的决策树： 下图是一个测试数据集，我们以此数据集为例，来看下如何生成 ...

来源：https://blog.csdn.net/e15273/article/details/79648502 一 算法步骤 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入 ...

贝叶斯定理（Bayes Theorem） 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier） 贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现 ...

概念 决策树（Decision Tree）：它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习 优点：决策树易于理解和实现，决策树可处理数值型和非数值型数据 步骤 导入数据，确定虚拟变量的列，然后遍历这些列，将这些类的数据转换为分类 ...

系列文章：数据挖掘算法之k-means算法 [QQ群: 189191838，对算法和C++感兴趣可以进来] 今天主要讲到的是决策树算法，这是一种非常经典的分类算法，经过数据集的训练，能够高效的判断出一个数据项所属的类别。 决策树算法是一种有监督的学习 ...