參考資料(要是對於本文的理解不夠透徹，必須將以下博客認知閱讀，方可全面了解決策樹)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...

ID3決策樹 ID3決策樹分類的根據是樣本集分類前后的信息增益。 假設我們有一個樣本集，里面每個樣本都有自己的分類結果。 而信息熵可以理解為：“樣本集中分類結果的平均不確定性”，俗稱信息的純度。 即熵值越大，不確定性也越大。 不確定性計算公式 假設樣本集中有多種分類 ...

決策樹是一種基本的分類與回歸方法。分類決策樹是一種描述對實例進行分類的樹形結構，決策樹由結點和有向邊組成。結點由兩種類型，內部結點表示一個特征或屬性，葉結點表示一個類。 1. 基礎知識 熵 在信息學和概率統計中，熵（entropy）是表示隨機變量不確定性的度量。設\(X\)是一個取有限個值得 ...

（2017-05-18 銀河統計） 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。在機器學習中，決策樹是一個預測模型，他代表的是對象屬性 ...

本文主要總結決策樹中的ID3,C4.5和CART算法，各種算法的特點，並對比了各種算法的不同點。 決策樹：是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中，是基於特征對實例進行分類。既可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間和類空間上的條件概率分布。 決策樹模型：決策樹由結點 ...

一、概論 C4.5主要是在ID3的基礎上改進，ID3選擇（屬性）樹節點是選擇信息增益值最大的屬性作為節點。而C4.5引入了新概念“信息增益率”,C4.5是選擇信息增益率最大的屬性作為樹節點。 二、信息增益 以上公式是求信息增益率（ID3的知識點） 三、信息增益率 信息增益率 ...

github：代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 決策樹   決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法（本文主要是描述分類方法），是基於樹結構進行決策的，可以將其認為是if-then規則的集合。一般的，一棵決策樹包含一個根節點、若干內部節點和若干葉節點 ...

決策樹模型在監督學習中非常常見，可用於分類（二分類、多分類）和回歸。雖然將多棵弱決策樹的Bagging、Random Forest、Boosting等tree ensembel 模型更為常見，但是“完全生長”決策樹因為其簡單直觀，具有很強的解釋性，也有廣泛的應用，而且決策樹是tree ...