前情提要： 通俗地說決策樹算法（一）基礎概念介紹 一. 概述 上一節，我們介紹了決策樹的一些基本概念，包括樹的基本知識以及信息熵的相關內容，那么這次，我們就通過一個例子，來具體展示決策樹的工作原理，以及信息熵在其中承擔的角色。 有一點得先說一下，決策樹在優化過程中，有3個經典的算法，分別 ...

前情提要 通俗地說決策樹算法（一）基礎概念介紹 通俗地說決策樹算法（二）實例解析 上面兩篇介紹了那么多決策樹的知識，現在也是時候來實踐一下了。Python有一個著名的機器學習框架，叫sklearn。我們可以用sklearn來運行前面說到的賴床的例子。不過在這之前，我們需要介紹一下 ...

目錄 概念 決策樹的學習過程 決策樹三種常用方法 決策樹算法的參數 決策樹的總結 一、概念 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then規則 ...

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。 機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動學習的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律 ...

實習了一段時間，接觸了一些數據挖掘、機器學習的算法，先記錄下來方便以后的復習回顧： 一：決策樹概念 　　決策樹可以看做一個樹狀預測模型，它是由節點和有向邊組成的層次結構。樹中包含3中節點：根節點、內部節點、葉子節點。決策樹只有一個根節點，是全體訓練數據的集合。樹中每個內部節點都是一個分裂 ...

決策樹（decision tree） 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。它是基於實例特征對實例進行分類的過程，我們可以認為決策樹就是很多if-then的規則集合。 優點：1）訓練生成的模型可讀性強，我們可以很直觀的看出生成模型的構成已經工作方式，因為模型就是由數據屬性和類別 ...

1. 決策樹算法 1.1 背景知識 信息量\(I(X)\)：指一個樣本/事件所蘊含的信息，如果一個事情的概率越大，那么就認為該事件所蘊含的信息越少，確定事件不攜帶任何信息量 \(I(X)=-log(p(x))\) 信息熵\(H(X)\)：用來描述系統信息量 ...

算法思想 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...