1.决策树的定义 树想必大家都会比较熟悉，是由节点和边两种元素组成的结构。理解树，就需要理解几个关键词：根节点、父节点、子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的，说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的父亲节点继续分裂，直至不能分裂为止。而根节点 ...

参考：《机器学习》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、简介 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。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶 ...

又叫判定树，是一种基本的分类与回归方法。 优点：可读性强，分类速度快，容易转换成if-then分类规则 通常分为3个步骤：特征（属性）选择、决策树的生成、决策树的修剪。 特征选择即选择分裂属性，又叫属性选择度量，把数据划分成较小的分区。 决策树的生成又叫决策树学习或者决策树 ...

一、信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言，决策树的思想是用节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到该节点下的子节点，并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点 ...

一.决策树归纳 发展历程： ID3-->C4.5-->CART 二.常用度量方法 常见的度量方法有：信息增益，增益率，基尼指数(Gini指数) 例子： 判断一个用户是否会购买电脑的数据，下面的计算都是以这里例子 ...

1. 决策树的定义 2. 决策树的分支：分类与回归 3. 随机森林软件隔支持向量机 4. 决策树处理缺失数据 5. 决策树的剪枝 1. 决策树的定义 　　决策树，顾名思义，就是用来决策的树，通常来说，决策树分为C4.5，CART等，其实他们都是一个东西，区别就是在 ...

·来自：https://mp.weixin.qq.com/s/tevVm0jlS6vZ3LCnczWD0w 前言 李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝。根据书的内容，做总结如下。 目录 决策树不确定性的度量方法 决策树的特征筛选准则 决策函数的损失函数 ...

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 ...