決策樹意義： 分類決策樹模型是表示基於特征對實例進行分類的樹形結構.決策樹可以轉換為一個if_then規則的集合，也可以看作是定義在特征空間划分上的類的條件概率分布. 它着眼於從一組無次序、無規則的 ...

ID3決策樹 ID3決策樹分類的根據是樣本集分類前后的信息增益。 假設我們有一個樣本集，里面每個樣本都有自己的分類結果。 而信息熵可以理解為：“樣本集中分類結果的平均不確定性”，俗稱信息的 ...

參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuan ...

（1）C4.5算法的特點為： 輸入變量（自變量）：為分類型變量或連續型變量。 輸出變量（目標變量）：為分類型變量。 連續變量處理：N等分離散化。 樹分枝類型：多分枝。 分裂指標：信息增益比率gain ratio（分裂后的目標變量取值變異較小，純度高） 前剪枝：葉節點數是否小於某一閾值 ...

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ID3決策樹優先選擇信息增益大的屬性來對樣本進行划分,但是這樣的分裂節點方法有一個很大的缺點,當一個屬性可取值數目較多時,可能在這個屬性對應值下的樣本只有一個或者很少個,此時它的信息增益將很高,ID3會認為這個屬性很適合划分,但實際情況下叫多屬性的取值會使模型的泛化能力較差,所以C4.5不采用 ...

本文主要總結決策樹中的ID3,C4.5和CART算法，各種算法的特點，並對比了各種算法的不同點。 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中，是基於特征對實例進行分類。既可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間和類空間上的條件概率分布。 決策樹模型：決策樹由結點 ...

決策樹模型在監督學習中非常常見，可用於分類（二分類、多分類）和回歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更為常 ...