決策樹筆記整理 算法原理 決策樹是一種簡單但是被廣泛使用的分類器。通過訓練數據構建決策樹，可以高效的對未知的數據進行分類。它有兩個有點：（1）決策樹模型可讀性好，具有描述性，有助於人工分析；（2）效率高 ...

參考：《機器學習》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、簡介 決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉 ...

又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...

一、信息論基礎 樹具有天然的分支結構。對於分類問題而言，決策樹的思想是用節點代表樣本集合，通過某些判定條件來對節點內的樣本進行分配，將它們划分到該節點下的子節點，並且要求各個子節點中類別的純度之和應高於該節點中的類別純度，從而起到分類效果。 節點純度反映的是節點樣本標簽的不確定性。當一個節點 ...

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。 ...

特征選擇（節點划分） 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”(purity)越來越高。 符號聲明 假設當前樣本集合\(D\)中第\(k\)類樣本所占的比例為\(p_k\:(k=1,2,...,|\mathcal ...

本文所用符號： \(D\)：所有樣本，如《西瓜書》中所有的西瓜樣本 \(a\)：用來划分樣本的類別屬性，a有V個可取值{\(a^1,a^2 \dots , a^V\)}，如若用a表示“色澤”，則a的取值是{\(a^1=青綠,a^2=烏黑,a^3=淺白\)}，此時\(V ...

於他們的分支方法不同。決策樹我們只要理解，他是一種將數據依據某幾個最顯著的屬性，不斷划分，以后遇到新的數據時，可 ...