機器學習概念 機器學習 (Machine Learning) 是近 20 多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。 機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律 ...

決策樹算法是一種監督式學習算法，它簡單好用，易於解釋，在金融科技，數字健康，教育服務，消費互聯網等許多領域發揮着積極作用。決策樹算法學習的結果，類似下圖結構： 本文首先介紹決策樹的原理，然后基於tidymodels框架設計和執行決策樹算法以解決實際問題。 一、決策樹算法原理 決策樹 ...

（一）認識決策樹 1、決策樹分類原理 　　決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。它提供一種在什么條件下會得到什么值的類似規則的方法。決策樹分為分類樹和回歸樹兩種，分類樹對離散變量做決策樹，回歸樹對連續變量做決策樹。 　　近來的調查表明決策樹也是最經常使用的數據挖掘算法，它的概念 ...

決策樹比較常用的算法模型，可以做分類也可以回歸 決策樹算法重點 對特征的選擇，可以使用熵，也可以使用基尼系數，通過信息增益或者信息增益率選擇最好的特征 決策樹的剪枝，有兩種策略，一種是預剪枝，一種是后剪枝，預剪枝可以通過限制樹的高度，葉子節點個數，信息增益等進行，使得樹邊建立邊剪枝 ...

1. 決策樹算法 1.1 背景知識 信息量\(I(X)\)：指一個樣本/事件所蘊含的信息，如果一個事情的概率越大，那么就認為該事件所蘊含的信息越少，確定事件不攜帶任何信息量 \(I(X)=-log(p(x))\) 信息熵\(H(X)\)：用來描述系統信息量 ...

上一篇講了ID3決策樹原理，現在開始拿一個例子進行實戰 一、python機器學習庫 scikit-learn。sklearn是一個Python第三方提供的非常強力的機器學習庫，它包含了從數據預處理到訓練模型的各個方面。在實戰使用scikit-learn中 ...

算法思想 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...

利用ID3算法來判斷某天是否適合打網球。 （1）類別屬性信息熵的計算由於未分區前，訓練數據集中共有14個實例， 其中有9個實例屬於yes類（適合打網球的），5個實例屬於no類（不適合打網球）， 因此分區前類別屬性的熵為： （2）非類別屬性信息熵 ...