介紹 決策樹分為分類決策樹和回歸決策樹： 上一篇介紹了分類決策樹以及Python實現分類決策樹： 監督學習——決策樹理論與實踐（上）：分類決策樹 決策樹是一種依托決策而建立起來的一種樹。在機器學習中，決策樹是一種預測模型，代表的是一種對象屬性與對象值之間的一種映射 ...

決策樹模型練習：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 監督學習--分類 機器學習腫分類和預測算法的評估： 　　a. 准確率 　　b.速度 　　c. 強壯行 　　d.可規模性 　　e. 可解釋 ...

前言 本系列教程基本就是摘抄《Python機器學習基礎教程》中的例子內容。 為了便於跟蹤和學習，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本： Github倉庫：https://github.com/Holy-Shine ...

來源商業新知網，原標題：決策樹的Python實現（含代碼） 一天，小迪與小西想養一只寵物。 小西：小迪小迪，好想養一只寵物呀，但是不知道養那種寵物比較合適。 小迪：好呀，養只寵物會給我們的生活帶來很多樂趣呢。不過養什么寵物可要考慮好，這可不能馬虎。我們需要考慮一些比較重要的問題。 小西 ...

決策樹 與SVM類似，決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法，它可以執行分類與回歸任務，甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大，即使是一些復雜的問題，也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件，隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...

決策樹分類 　　決策樹分類歸類於監督學習，能夠根據特征值一層一層的將數據集進行分類。它的有點在於計算復雜度不高，分類出的結果能夠很直觀的呈現，但是也會出現過度匹配的問題。使用ID3算法的決策樹分類第一步需要挑選出一個特征值，能夠將數據集最好的分類，之后遞歸構成分類樹。使用信息增益，來得到最佳 ...

3，迭代二叉樹3代） 歷史 　　ID3算法是由Ross Quinlan發明的用於生成決策樹的算法，此算 ...

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 ...