本文目的 最近一段时间在Coursera上学习Data Analysis，里面有个assignment涉及到了决策树，所以参考了一些决策树方面的资料，现在将学习过程的笔记整理记录于此，作为备忘。 算法原理 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据 ...

前言 这篇文章主要讲述一下决策树的基本算法，不要以为简单，其实呀！决策树这个算法说起来很简单，思路也很简单明了。但是如果你深入了解一下，里面的内容也相当的丰富，能细讲的也很多。这一次我就以我最近复习的内容和面试时遇到的一些问题为线索，一一来解析决策树里面深入一点的东西。后续我会接着把决策树这一 ...

决策树 是表示基于特征对实例进行分类的树形结构 从给定的训练数据集中，依据特征选择的准则，递归的选择最优划分特征，并根据此特征将训练数据进行分割，使得各子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法3要素 ...

一、决策树之ID3算法简述 　　1976年-1986年，J.R.Quinlan给出ID3算法原型并进行了总结，确定了决策树学习的理论。这可以看做是决策树算法的起点。1993，Quinlan将ID3算法改进成C4.5算法，称为机器学习的十大算法之一。ID3算法的另一个分支是CART ...

1.决策树 决策树模型demo 随机森林模型demo 1.1从LR到决策树 相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点： 优点 适合需要得到一个分类概率的场景。 实现效率较高。 很好处理线性特征。 缺点 当特征空间很大时，逻辑回归 ...

特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，这方面的书较少，推荐学习《精通特征工程》，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，学习从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格 ...

　　学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法，因为它的运算速度快，准确性高，方便理解，可以处理连续或种类的字段，并且适合高维的数据而被人们喜爱，而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库，也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的，那么一个被人们喜爱的算法和一个 ...

前言 本文详细介绍机器学习分类算法中的决策树算法，并全面详解如何构造，表示，保存决策树，以及如何使用决策树进行分类等等问题。 为了全面的理解学习决策树，本文篇幅较长，请耐心阅读。 算法原理 每次依据不同的特征信息对数据集进行划分，划分的最终 ...

决策树是一种很基本的分类与回归方法，但正如前面博文机器学习排序算法：RankNet to LambdaRank to LambdaMART中所讲的LambdaMART算法一样，这种最基本的算法却是很多经典、复杂、高效的机器学习算法的基础。关于什么是决策树，网上一搜就会有很多博客文章，所以本文并不想 ...

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。 ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。 信息增益：特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D ...