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 ...

决策树常用于分类问题，但是也能解决回归问题。 在回归问题中，决策树只能使用cart决策树，而cart决策树，既可以分类，也可以回归。 所以我们说的回归树就是指cart树。 为什么只能是cart树 1. 回想下id3，分裂后需要计算每个类别占总样本的比例，回归哪来的类别，c4.5也一样 ...

解决问题 　　实现基于特征范围的树状遍历的回归。 解决方案 　　通过寻找样本中最佳的特征以及特征值作为最佳分割点，构建一棵二叉树。选择最佳特征以及特征值的原理就是通过满足函数最小。其实选择的过程本质是对于训练样本的区间的分割，基于区间计算均值，最终区域的样本均值即为预测值 ...

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 ...

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 ...

决策树分类 　　决策树分类归类于监督学习，能够根据特征值一层一层的将数据集进行分类。它的有点在于计算复杂度不高，分类出的结果能够很直观的呈现，但是也会出现过度匹配的问题。使用ID3算法的决策树分类第一步需要挑选出一个特征值，能够将数据集最好的分类，之后递归构成分类树。使用信息增益，来得到最佳 ...

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝？原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现堪称完美，它可以100%完美正确 ...

。 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 ...