一、決策樹思維、決策樹算法 　1）決策樹思維 決策樹思維是一種邏輯思考方式，逐層的設定條件對事物進行刷選判斷，每一次刷選判斷都是一次決策，最終得到達到目的；整個思考過程，其邏輯結構類似分叉的樹狀，因此稱為決策樹思維； 例一：公式招聘時的決策樹思維 此過程形成了一個樹的結構 ...

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 ...

回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹，並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練，指定max_depth=2： 下圖是這棵樹的結果： 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...

的思想了。看下面的圖是不是覺得很熟悉呢？ 當然決策樹算法比這復雜那么一丟丟，所以在說決策樹之前， ...

寫在前面的話 趁着現在我還是高中數理化老師，偶爾兼職英語老師的時候趕緊抓緊時間寫點有關計算機科學技術的東西。一來是表示我對計算機的熱愛，二來，當然是最重要的咯，滿足一下我強大的虛榮心。哈 ...

全文引用自《統計學習方法》（李航） 決策樹(decision tree) 是一種常用的分類與回歸方法。決策樹的模型為樹形結構，在針對分類問題時，實際上就是針對輸入數據的各個特征對實例進行分類的過程，即通過樹形結構的模型，在每一層級上對特征值進行判斷，進而到達決策樹葉子節點，即完成 ...

在現實生活中，我們會遇到各種選擇，不論是選擇男女朋友，還是挑選水果，都是基於以往的經驗來做判斷。如果把判斷背后的邏輯整理成一個結構圖，你會發現它實際上是一個樹狀圖，這就是我們今天要講的決策樹。 決策樹的工作原理 決策樹基本上就是把我們以前的經驗總結出來。如果我們要出門打籃球，一般會根據“天氣 ...

分類決策樹的概念和算法比較好理解，並且這方面的資料也很多。但是對於回歸決策樹的資料卻比較少，西瓜書上也只是提了一下，並沒有做深入的介紹，不知道是不是因為回歸樹用的比較少。實際上網上常見的房價預測的案例就是一個應用回歸樹的很好的案例，所以我覺得至少有必要把回歸樹的概念以及算法弄清楚 ...