決策樹（decision tree） 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。它是基於實例特征對實例進行分類的過程，我們可以認為決策樹就是很多if-then的規則集合。 優點：1）訓練生成的模型可讀性強，我們可以很直觀的看出生成模型的構成已經工作方式，因為模型就是由數據屬性和類別 ...

1、criterion: 特征選取標准。 默認：gini。 可選gini（基尼系數）或者entropy（信息增益）。 1.1 選擇entropy，則是ID3或C4.5算法。 ID3 ...

決策樹（decision tree）是一類常見的機器學習方法，目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 決策樹的生成是一個遞歸的過程。在決策樹的基本算法中，有三種情況會導致遞歸返回：（1）當前節點包含的樣本全屬於同一類別，無需划分；（2）當前屬性集為空，或是所有樣本在所有屬性 ...

目錄 概念 決策樹的學習過程 決策樹三種常用方法 決策樹算法的參數 決策樹的總結 一、概念 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then規則 ...

機器學習概念 機器學習 (Machine Learning) 是近 20 多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。 機器學 ...

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 ...

注：學習的網易雲課堂的Python數據分析(機器學習)經典案例，每個案例會教你數據預處理、畫圖和模型優化。比有些簡單調個包跑一下的課程負責任的多。 ...

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 ...