一、原理： 決策樹：能夠利用一些決策結點，使數據根據決策屬性進行路徑選擇，達到分類的目的。 一般決策樹常用於DFS配合剪枝，被用於處理一些單一算法問題，但也能進行分類 。 也就是通過每一個結點的決策進行分類，那么關於如何設置這些結點的決策方式： 熵：描述一個集合內元素混亂程度的因素。 熵 ...

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 ...

一、決策樹ID3遞歸算法的實現 二、數據集的加載 數據集獲取的網站 數據描述信息： 1. Title: Database for fitting contact lenses 2. Sources: (a) Cendrowska, J. "PRISM ...

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 ...

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 ...

多叉分類樹 ​ 下面實現的分類樹只限於特征是離散變量，而連續變量不能處理。另外，西瓜書介紹的缺失值的處理、多變量處理均未實現。下面實現的樹有一個共同的特點，它的分支依據都是一個具體的特征取值，且每次特征選擇之后都要刪除特征。 一、python實現 ​ 我使用python的類實現多分叉決策樹 ...

前言 本文詳細介紹機器學習分類算法中的決策樹算法，並全面詳解如何構造，表示，保存決策樹，以及如何使用決策樹進行分類等等問題。 為了全面的理解學習決策樹，本文篇幅較長，請耐心閱讀。 算法原理 每次依據不同的特征信息對數據集進行划分，划分的最終 ...