轉自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 作者: yangliuy 決策樹算法是非常常用的分類算法，是逼近離散目標函數的方法，學習得到的函數以決策樹的形式表示。其基本思路是不斷選取產生信息增益最大的屬性來划分樣例 集 ...

決策樹算法原理(CART分類樹) CART回歸樹 決策樹的剪枝 　　決策樹可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時特別適合集成學習比如隨機森林。 1. 決策樹ID3算法的信息論基礎 　 1970年昆蘭找到了用信息論中的熵來度量決策樹的決策選擇過程，昆蘭把這個算法叫做 ...

參考博客： http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang （ID3） https://www.jianshu.com/p/8eaeab891341 （C4.5） 決策樹是一種逼近離散值目標函數的方法，學習到的函數被表示為一棵決策樹 根節點包含 ...

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 ...

　　公司布置了一個任務讓寫一個決策樹，以前並未接觸數據挖掘的東西，但作為一個數據挖掘最基本的知識點，還是應該有所理解的。 　　程序的源碼可以點擊這里進行下載，下面簡要介紹一下決策樹以及相關算法概念。 　　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。樹中每個節點表示 ...

決策樹是一種非常經典的分類器，它的作用原理有點類似於我們玩的猜謎游戲。比如猜一個動物： 問：這個動物是陸生動物嗎？ 答：是的。 問：這個動物有鰓嗎？ 答：沒有。 這樣的兩個問題順序就有些顛倒，因為一般來說陸生動物是沒有鰓的（記得應該是這樣的，如有錯誤歡迎指正）。所以玩這種游戲，提問的順序 ...

一、概論 C4.5主要是在ID3的基礎上改進，ID3選擇（屬性）樹節點是選擇信息增益值最大的屬性作為節點。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是選擇信息增益率最大的屬性作為樹節點。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知識點） 三、信息增益率 信息增益率 ...

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