SparkMLlib回歸算法之決策樹 （一），決策樹概念 1，決策樹算法（ID3，C4.5 ，CART）之間的比較： 　　1，ID3算法在選擇根節點和各內部節點中的分支屬性時，采用信息增益作為評價標准。信息增益的缺點是傾向於選擇取值較多的屬性，在有些情況下這類屬性可能不會提供太多有價值的信息 ...

決策樹算法是一種歸納分類算法，它通過對 訓練集的學習，挖掘出有用的 規則，用於對 新集進行 預測。在其生成過程中，分割時屬性選擇度量指標是關鍵。通過屬性選擇度量，選擇出最好的將樣本分類的屬性。 å³ç­æ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...

數據挖掘系列（6）決策樹分類算法 從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇，歡迎關注和交流。 　　這篇先介紹分類問題的一些基本知識，然后主要講述決策樹算法的原理、實現，最后 ...

1、決策樹算法 決策樹用樹形結構對樣本的屬性進行分類，是最直觀的分類算法，而且也可以用於回歸。不過對於一些特殊的邏輯分類會有困難。典型的如異或（XOR）邏輯，決策樹並不擅長解決此類問題。 決策樹的構建不是唯一的，遺憾的是最優決策樹的構建屬於NP問題。因此如何構建一棵好的決策樹是研究的重點 ...

一、決策樹的介紹 決策樹是一種常見的分類模型，在金融分控、醫療輔助診斷等諸多行業具有較為廣泛的應用。決策樹的核心思想是基於樹結構對數據進行划分，這種思想是人類處理問題時的本能方法。例如在婚戀市場中，女方通常會先看男方是否有房產，如果有房產再看是否有車產，如果有車產再看是否有穩定工作……最后得出 ...

一、決策樹的原理 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-then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 。 二、決策樹的現實案例 相親 ...

目錄 特征選擇 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的計算 常見決策樹使用的算法 sklearn決策樹API 泰坦尼克號案例 決策樹的優缺點以及改進 集成學習方法-隨機森林 學習算法 ...

決策樹學習基本算法 輸入：訓練集; 屬性集. 過程：函數 1: 生成結點node; 2: if 中樣本全屬於同一類別 then 3: 將node標記為類葉結點; return 4: end if 5: if 中樣本在上取值相同 then 6: 將node標記為葉 ...