老師強調：作為計算機工程師，傳統的算法和數據結構是最基礎的內容，要掌握。 一、節點數據集的划分 　1）決策樹算法的思想 解決分類問題時，決策樹算法的任務是構造決策樹模型，對未知的樣本進行分類； 決策樹算法利用了信息熵和決策樹思維： 信息熵越小的數據集，樣本 ...

決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...

四、划分選擇　　 1、屬性划分選擇 　　構造決策樹的關鍵是如何選擇最優划分屬性。一般而言，隨着划分過程不斷進行，我們希望決策樹的分支結點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”越來越高。 　　常用屬性划分的准則： 　　　　（1）ID3：信息增益 　　　　（2）C4.5：增益率 ...

ID3算法 ID3 提出了初步的決策樹算法;C4.5 提出了完整的決策樹算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的決策樹算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是決策樹的經典構造算法，內部使用信息熵和信息增益來進行構建 ...

決策樹（Decision Tree DT） 　 機器學習是從給定的訓練數據集學的一個模型用於對新示例進行分類，對於決策樹而言，我們希望決策樹的分支節點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”越高越好，這樣可以避免多次無用的分類。有多種方法來衡量純度，此處介紹信息熵和基尼系數兩種 ...

一、決策樹 　　決策樹是一種簡單高效並且具有強解釋性的模型，廣泛應用於數據分析領域。其本質是一顆由多個判斷節點組成的樹，在使用模型進行預測時，根據輸入參數依次在各個判斷節點進行判斷游走，最后到葉子節點即為預測結果。 　　在數據挖掘中，決策樹主要有兩種類型:　　分類樹 的輸出是樣本的類標 ...

下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...

table { margin: auto } 決策樹是機器學習中非常基礎的算法，也是我研究生生涯學習到的第一個有監督模型，其中最基礎的ID3是1986年被發表出來的，一經發表，之后出現了眾多決策樹算法，不過最常見的還是C4.5和cart樹。在我的研究中，用不到決策樹，在天池或者Kaggle ...