決策樹原理實例（python代碼實現） 決策數(Decision Tree)在機器學習中也是比較常見的一種算法，屬於監督學習中的一種。看字面意思應該也比較容易理解，相比其他算法比如支持向量機(SVM)或神經網絡，似乎決策樹感覺“親切”許多 ...

Table of Contents 1 決策樹概述 1.1 決策樹的決策方式 1.2 決策樹的規則學習過程 2 特征選擇 2.1 信息熵 2.1.1 二分類 2.1.2 多分 ...

目錄 一、決策樹模型 二、選擇划分 2.1 信息熵和信息增益 2.2 增益率 2.3 基尼指數 三、剪枝 3.1 預剪枝 3.2 后剪枝 3.3 剪枝示例 3.4 預剪枝和后剪枝對比 ...

決策樹系列三—CART原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https ...

什么是決策樹？ 決策樹是一種基本的分類和回歸方法。以分類決策樹為例： 決策樹通常包含哪三個步驟？ 特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪 決策樹與if-then規則？ 直接以一個例子看看數如何構建決策樹的： 根據不同的特征可以有不同的決策樹： 那么如何從根節點開始選擇 ...

參考：《機器學習實戰》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我們所熟知的決策樹的形狀可能如下：  使用決策樹算法的目的就是生成類似於上圖的分類效果。所以算法的主要步驟就是如何去選擇結點。  划分數據集的最大原則是：將無序的數據變得更加有 ...

決策樹ID3原理及R語言python代碼實現（西瓜書） 摘要： 決策樹是機器學習中一種非常常見的分類與回歸方法，可以認為是if-else結構的規則。分類決策樹是由節點和有向邊組成的樹形結構，節點表示特征或者屬性， 而邊表示的是屬性值，邊指向的葉節點為對應的分類。在對樣本的分類過程中，由頂向下 ...

決策樹和KNN是機器學習的入門級別的算法，所以面試的時候都時常會有面試官要求將決策樹寫出來以用來檢驗面試者的算法基本素養。 1.信息熵 信息熵是表示數據的混亂程度（物理學當中就有熱熵來表示分子混亂程度）。信息熵表現為-log(信息的概率) 那么整體的信息熵的數學期望：對概率*-log(概率 ...