一、信息論基礎 樹具有天然的分支結構。對於分類問題而言，決策樹的思想是用節點代表樣本集合，通過某些判定條件來對節點內的樣本進行分配，將它們划分到該節點下的子節點，並且要求各個子節點中類別的純度之和應高於該節點中的類別純度，從而起到分類效果。 節點純度反映的是節點樣本標簽的不確定性。當一個節點 ...

決策樹筆記整理 算法原理 決策樹是一種簡單但是被廣泛使用的分類器。通過訓練數據構建決策樹，可以高效的對未知的數據進行分類。它有兩個有點：（1）決策樹模型可讀性好，具有描述性，有助於人工分析；（2）效率高 ...

參考：《機器學習》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、簡介 決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉 ...

決策樹學習基本算法 輸入：訓練集; 屬性集. 過程：函數 1: 生成結點node; 2: if 中樣本全屬於同一類別 then 3: 將node標記為類葉結點; return 4: end if 5: if 中樣本在上取值相同 then 6: 將node標記為葉 ...

　　回歸樹也是一種決策樹，不過它處理的數據標簽不是屬於分類的，也就是說它的標簽是一個連續隨機的值，比如說對一個城市的房價的預測，每個月的房價都是隨機波動的值，不像分類任務，要將所有數據根據標簽進行分類。 重要參數、屬性、接口 criterion:回歸樹衡量分枝質量的指標，支持的標准有三種 ...

決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...

一.決策樹歸納 發展歷程： ID3-->C4.5-->CART 二.常用度量方法 常見的度量方法有：信息增益，增益率，基尼指數(Gini指數) 例子： 判斷一個用戶是否會購買電腦的數據，下面的計算都是以這里例子 ...

一.簡介 　　決策樹學習是一種逼近離散值目標函數的方法，在這種方法中學習到的函數被表示為一棵決策樹。 二.決策樹的表示法 　　決策樹通過把實例從艮節點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每一個結點指定了對實例的某個屬性的測試，並且該結點的每一個后繼分支對應於該屬性 ...