使用《python数据分析与数据化运营》一书的代码及数据。 用决策树做分类： train_test_split(train_data,train_target,test_size, random_state)：用于分割数据集 参数 ...

决策树 与SVM类似，决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法，它可以执行分类与回归任务，甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大，即使是一些复杂的问题，也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件，随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。 在这章我们会先讨论如何使用 ...

回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： 下图是这棵树的结果： 这棵树看起来与之前构造的分类树类似。主要 ...

ID3算法 ID3 提出了初步的决策树算法;C4.5 提出了完整的决策树算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的决策树算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是决策树的经典构造算法，内部使用信息熵和信息增益来进行构建 ...

目录索引 目录索引 写在前面的话 决策树构建的一般流程 数据的构建 参考链接 写在后面的话 写在前面的话 如果您有任何地方看不懂的，那一定是我写的不好，请您告诉我，我会争取写的更加简单易懂！ 如果您有任何地方看着不爽，请您尽情的喷 ...

作者|Nikhil Adithyan 编译|VK 来源|Towards Data Science 决策树 决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。决策树基本上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。 决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素 ...

在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是挑选水果，都是基于以往的经验来做判断。如果把判断背后的逻辑整理成一个结构图，你会发现它实际上是一个树状图，这就是我们今天要讲的决策树。 决策树的工作原理 决策树基本上就是把我们以前的经验总结出来。如果我们要出门打篮球，一般会根据“天气 ...

分类决策树的概念和算法比较好理解，并且这方面的资料也很多。但是对于回归决策树的资料却比较少，西瓜书上也只是提了一下，并没有做深入的介绍，不知道是不是因为回归树用的比较少。实际上网上常见的房价预测的案例就是一个应用回归树的很好的案例，所以我觉得至少有必要把回归树的概念以及算法弄清楚 ...