原文：決策樹系列（一）——基礎知識回顧與總結 作者： 學會分享~ 1.決策樹的定義 樹想必大家都會比較熟悉，是由節點和邊兩種元素組成的結構。理解樹，就需要理解幾個關鍵詞：根節點、父節點、子節點和葉子節點。 父節點和子節點是相對的，說白了子節點由父節點根據某一規則 ...

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 ...

前言 已經有大概一個多月沒有更新博客，可能是開始變得有點懶散了吧，有時候想寫，但是又需要額外投入更多的時間去學習，感覺精力完全不夠用啊，所以為了彌補這一個多月的潛水，決定寫一篇，銜接9月未寫博客的空 ...

CART，又名分類回歸樹，是在ID3的基礎上進行優化的決策樹，學習CART記住以下幾個關鍵點： （1）CART既能是分類樹，又能是分類樹； （2）當CART是分類樹時，采用GINI值作為節點分裂的依據；當CART是回歸樹時，采用樣本的最小方差作為節點分裂的依據； （3）CART是一棵二叉樹 ...

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 ...

什么是剪枝？ 剪枝是指將一顆子樹的子節點全部刪掉，根節點作為葉子節點，以下圖為例： 為甚么要剪枝？ 決策樹是充分考慮了所有的數據點而生成的復雜樹，有可能出現過擬合的情況，決策樹越復雜，過擬合的程度會越高。 考慮極端的情況，如果我們令所有的葉子 ...

又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...

，並對收獲進行整理和總結。所以在這里先寫一篇“C++ 基礎知識回顧總結”，這篇文章應該是不斷更新和完善的文章。 ...