一、決策樹的原理 決策樹思想的來源非常朴素，程序設計中的條件分支結構就是if-then結構，最早的決策樹就是利用這類結構分割數據的一種分類學習方法 。 二、決策樹的現實案例 相親 ...

一、決策樹的介紹 決策樹是一種常見的分類模型，在金融分控、醫療輔助診斷等諸多行業具有較為廣泛的應用。決策樹的核心思想是基於樹結構對數據進行划分，這種思想是人類處理問題時的本能方法。例如在婚戀市場中，女方通常會先看男方是否有房產，如果有房產再看是否有車產，如果有車產再看是否有穩定工作……最后得出 ...

一、引言 分類決策樹是一種基於特征對實例進行划分的樹形結構。如下圖： 圖中包括有內部節點和葉子節點，葉子節點表示的是分類結果，而內部節點表示基於特征對實例的划分。如根節點，是根據特征x1是否大於a1進行划分，划分成兩個內部節點，但是此時的兩個內部節點各自所包含的實例中依然有不同類 ...

決策樹有着非常廣泛的應用，可以用於分類和回歸問題。以下針對分類問題對決策樹進行分析。 分類情況下，可以處理離散（if-then）的特征空間，也可以是連續（閾值化的if-than）的特征空間。 決策樹由結點和邊構成，其中結點分內結點（屬性，特征）和外結點（類別）。邊上代表着判別的規則 ...

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 ...

　　本節使用的算法稱為ID3，另一個決策樹構造算法CART以后講解。 一、概述　 　　我們經常使用決策樹處理分類問題，它的過程類似二十個問題的游戲：參與游戲的一方在腦海里想某個事物，其他參與者向他提出問題，只允許提20個問 題，問題的答案也只能用對或錯回答。問問題的人通過推斷分解，逐步縮小 ...

決策樹（Decision Tree)是一種非參數的有監督學習方法，它能夠從一系列有特征和標簽的數據中總結出決策規則，並用樹狀圖的結構來呈現這些規則，以解決分類和回歸問題。決策樹尤其在以數模型為核心的各種集成算法中表現突出。開放平台：Jupyter lab根據菜菜的sklearn課堂實效生成一棵 ...

一、分類樹構建（實際上是一棵遞歸構建的二叉樹，相關的理論就不介紹了） 二、分類樹項目實戰 2.1 數據集獲取（經典的鳶尾花數據集） 描述： Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...