參考書籍：《機器學習》（周志華） 說 明：本篇內容為讀書筆記，主要參考教材為《機器學習》（周志華）。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源，在此感謝所有原創者的工作 ...

建立決策樹 參考： ID3決策樹 繪圖子程序 python繪制決策樹 效果 ...

七、多變量決策樹 1、從“樹”到“規則” 　　一棵決策樹對應於一個“規則集”，每個從根結點到葉結點的分支路徑對應於一條規則。 舉例： 　　　　　　 　　好處： 　　　　（1）改善可理解性 　　　　（2）進一步提升泛化能力（ 由於轉化過程中通常會進行前件合並、泛化等操作 ...

一、決策樹模型 　　決策樹(decision tree)是一種常用的機器學習方法，是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 　　決策樹是一種常用的機器學習方法，以二分類為例，假設現在我們要對是否買西瓜進行判斷和決策，我們會問一些問題，根據回答，我們決斷是買還是不買，或者還拿補丁主意，這時會繼續 ...

第3章 決策樹 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 決策樹 概述 決策樹 ...

決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...

一.簡介 　　決策樹學習是一種逼近離散值目標函數的方法，在這種方法中學習到的函數被表示為一棵決策樹。 二.決策樹的表示法 　　決策樹通過把實例從艮節點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每一個結點指定了對實例的某個屬性的測試，並且該結點的每一個后繼分支對應於該屬性 ...

決策樹（Decision Tree DT） 　 機器學習是從給定的訓練數據集學的一個模型用於對新示例進行分類，對於決策樹而言，我們希望決策樹的分支節點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”越高越好，這樣可以避免多次無用的分類。有多種方法來衡量純度，此處介紹信息熵和基尼系數兩種 ...