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 ...

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 ...

1、概述 2、輸入和輸出 所有輸出列都是可選的；要排除輸出列，請將其對應的Param設置為空字符串。 Input Columns Par ...

引言 　　本文主要是對分類型決策樹的一個總結。在分類問題中，決策樹可以被看做是if-then規則的結合，也可以認為是在特定特征空間與類空間上的條件概率分布。決策樹學習主要分為三個步驟：特征選擇、決策樹的生成與剪枝操作。本文簡單總結ID3和C4.5算法，之后是決策樹的修剪。 ID3算法 ...

（注：本篇博文是對《統計學習方法》中決策樹一章的歸納總結，下列的一些文字和圖例均引自此書~） 　　決策樹（decision tree）屬於分類/回歸方法。其具有可讀性、可解釋性、分類速度快等優點。決策樹學習包含3個步驟：特征選擇、決策樹生成、決策樹修剪（剪枝）。 0 - 決策樹問題 0.0 ...

實習了一段時間，接觸了一些數據挖掘、機器學習的算法，先記錄下來方便以后的復習回顧： 一：決策樹概念 　　決策樹可以看做一個樹狀預測模型，它是由節點和有向邊組成的層次結構。樹中包含3中節點：根節點、內部節點、葉子節點。決策樹只有一個根節點，是全體訓練數據的集合。樹中每個內部節點都是一個分裂 ...

發現幫助新手入門機器學習的一篇好文，首先感謝博主！：用Python開始機器學習（2：決策樹分類算法） J. Ross Quinlan在1975提出將信息熵的概念引入決策樹的構建，這就是鼎鼎大名的ID3算法。后續的C4.5, C5.0, CART等都是該方法的改進。 熵就是“無序，混亂 ...

SparkMLlib分類算法之決策樹學習 （一） 決策樹的基本概念 　　　　決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成 ...