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前情提要 通俗地說決策樹算法（一）基礎概念介紹 通俗地說決策樹算法（二）實例解析 上面兩篇介紹了那么多決策樹的知識，現在也是時候來實踐一下了。Python有一個著名的機器學習框架，叫sklearn。我們可以用sklearn來運行前面說到的賴床的例子。不過在這之前，我們需要介紹一下 ...

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 ...

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 ...

###決策樹基礎概念 在機器學習中，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。Entropy （熵） 表示的是系統的凌亂程度，它是決策樹的決策依據，熵的概念來源於香儂的信息論。 ###決策樹的決策過程 選擇分裂特征：根據某一指標（信息增益，信息增益比或基尼 ...

1、決策樹算法是一種非參數的決策算法，它根據數據的不同特征進行多層次的分類和判斷，最終決策出所需要預測的結果。它既可以解決分類算法，也可以解決回歸問題，具有很好的解釋能力。另外，對於決策樹的構建方法具有多種出發點，它具有多種構建方式，如何構建決策樹的出發點主要在於決策樹每一個決策點上需要在哪些維度上進行 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 決策樹思想的來源非常朴素，程序設計中的條件分支結構就是if-else結構，最早的決策樹就是利用這類結構分割數據的一種分類學習方法 1.定義： 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個 ...