本文對決策樹算法進行簡單的總結和梳理，並對著名的決策樹算法ID3(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)進行實現，實現采用Python語言，一句老梗，“人生苦短，我用Python”，Python確實能夠省很多語言方面的事，從而可以讓我們專注於問題和解決問題的邏輯 ...

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 ...

決策樹算法是一種監督式學習算法，它簡單好用，易於解釋，在金融科技，數字健康，教育服務，消費互聯網等許多領域發揮着積極作用。決策樹算法學習的結果，類似下圖結構： 本文首先介紹決策樹的原理，然后基於tidymodels框架設計和執行決策樹算法以解決實際問題。 一、決策樹算法原理 決策樹 ...

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 ...

一、CART決策樹模型概述（Classification And Regression Trees） 　　 決策樹是使用類似於一棵樹的結構來表示類的划分，樹的構建可以看成是變量（屬性）選擇的過程，內部節點表示樹選擇那幾個變量（屬性）作為划分，每棵樹的葉節點表示為一個類的標號，樹的最頂層為根節點 ...

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 ...