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 ...

一、ID3算法 ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建 ...

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 ...

决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对 训练集的学习，挖掘出有用的 规则，用于对 新集进行 预测。在其生成过程中，分割时属性选择度量指标是关键。通过属性选择度量，选择出最好的将样本分类的属性。 å³ç­æ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...

上一篇博客我们看了一个决策树分类的例子，但是我们没有深入决策树分类的内部原理。 这节我们讨论的决策树分类的所有特征的特征值都是离散的，明白了离散特征值如何分类的原理，连续值的也不难理解。 决策树分类的核心在于确定那一个特征的那一个特征值分类最有效，可能不同的场景，每个人采用的衡量方法也不一样 ...

数据挖掘系列（6）决策树分类算法 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 ...