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 ...

決策樹系列三—CART原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https ...

（Decision Tree）是機器學習中一種經典的分類與回歸算法。在本篇中我們討論用於分類的決策樹的原理知 ...

本篇博客主要介紹機器學習中的決策樹模型。決策樹算法在機器學習中算是很經典的一個算法系列。它既可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時也特別適合集成學習比如隨機森林。決策樹模型是一類算法的集合，在數據挖掘十大算法中，具體的決策樹算法占有兩席位置，即C4.5和CART算法。 決策樹分類的思想類似於 ...

摘要：本部分對決策樹幾種算法的原理及算法過程進行簡要介紹，然后編寫程序實現決策樹算法，再根據Python自帶機器學習包實現決策樹算法，最后從決策樹引申至集成學習相關內容。 1.決策樹 　　決策樹作為一種常見的有監督學習算法，在機器學習領域通常有着不錯的表現，決策樹在生活中決策去做 ...

機器學習算法及代碼實現–決策樹 1、決策樹 決策樹算法的核心在於決策樹的構建，每次選擇讓整體數據香農熵（描述數據的混亂程度）減小最多的特征，使用其特征值對數據進行划分，每次消耗一個特征，不斷迭代分類，直到所有特征消耗完（選擇剩下數據中出現次數最多的類別作為這堆數據的類別 ...

1.什么是決策樹/判定樹(decision tree) 決策樹是一個類似於流程圖的樹結構，其中每個內部結點表示在一個屬性上的測試，每個分支代表一個屬性輸出，而每個樹葉結點代表類或者類分布。樹的最頂層是根結點。 機器學習中分類方法中的一個重要算法 2.構造決策樹的基本算法 ...

摘要：上一節對決策樹的基本原理進行了梳理，本節主要根據其原理做一個邏輯的實現，然后調用sklearn的包實現決策樹分類。 　　這里主要是對分類樹的決策進行實現，算法采用ID3，即以信息增益作為划分標准進行。 　　首先計算數據集的信息熵，代碼如下： 　　然后是依據 ...