缺失值問題可以從三個方面來考慮 1. 在選擇分裂屬性的時候，訓練樣本存在缺失值，如何處理？（計算分裂損失減少值時，忽略特征缺失的樣本，最終計算的值乘以比例（實際參與計算的樣本數除以總的樣本數）） 假如你使用ID3算法，那么選擇分類屬性時，就要計算所有屬性的熵增(信息增益，Gain ...

介紹在決策樹中是如何處理屬性值有缺失的樣本的，本篇博客使用的數據集如下（數據集來自周志華《機器學習》） ...

六、連續與缺失值 1、連續值處理 　　到目前為止我們僅討論了基於離散屬性來生成決策樹，現實學習任務中常常遇到連續屬性，有必要討論如何在決策樹學習中使用連續屬性。我們將相鄰的兩個屬性值的平均值作為候選點。 　　基本思路：連續屬性離散化。 　　常見做法：二分法（這正是C4.5決策樹算法中 ...

信息增益准則選擇最優特征 父節點的熵是經驗熵H(D) 子節點的熵是划分后集合的經驗熵H(D) 父節點的熵大於子節點的熵 熵越大，不確定性越大 ...

樹模型缺失值處理總結 除了ID3算法之外，其他的樹模型基本上都能夠處理缺失值。雖然如此，但如scikit-learn之類的庫，其在支持gbdt的時候，並沒有支持缺失值的處理 C4.5 第一步，計算所有特征的信息增益或者信息增益率的時候，假設數據集一共10000個樣本，特征A中缺失 ...

決策樹 與SVM類似，決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法，它可以執行分類與回歸任務，甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大，即使是一些復雜的問題，也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件，隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...

回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹，並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練，指定max_depth=2： 下圖是這棵樹的結果： 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...

在現實生活中，我們會遇到各種選擇，不論是選擇男女朋友，還是挑選水果，都是基於以往的經驗來做判斷。如果把判斷背后的邏輯整理成一個結構圖，你會發現它實際上是一個樹狀圖，這就是我們今天要講的決策樹。 決策樹的工作原理 決策樹基本上就是把我們以前的經驗總結出來。如果我們要出門打籃球，一般會根據“天氣 ...