決策樹是什么 決策樹是基於樹結構來進行決策，這恰是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如，我們要對“這是好瓜嗎？”這樣的問題進行決策時，通常會進行一系列的判斷或“子決策”：我們先看“它是什么顏色？”，如果是“青綠色”，則我們再看“它的根蒂是什么形態？”，如果是“蜷縮 ...

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 ...

決策樹算法的理解及實現 本文基本復制原文來源：http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9008901.html，我個人認為已經非常詳細了，所有理論基本來自周志華《機器學習》的決策樹章節！ 我主要是將該博客提供的源碼進行了實踐與大量注解 ...

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 ...

決策樹算法是一種通用的機器學習算法，既可以執行分類也可以執行回歸任務，同時也是一種可以擬合復雜數據集的功能強大的算法； 一、可視化決策樹模型 通過以下代碼，我們使用iris數據集構建一個決策樹模型，我們使用數據的后兩個維度並設置決策樹的最大深度為2，最后通過export ...

（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 ...

本文對決策樹算法進行簡單的總結和梳理，並對著名的決策樹算法ID3(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)進行實現，實現采用Python語言，一句老梗，“人生苦短，我用Python”，Python確實能夠省很多語言方面的事，從而可以讓我們專注於問題和解決問題的邏輯 ...