CART（Classification And Regression Tree）,分類回歸樹，，決策樹可以分為ID3算法，C4.5算法，和CART算法。ID3算法，C4.5算法可以生成二叉樹或者多叉樹，CART只支持二叉樹，既可支持分類樹，又可以作為回歸樹。 分類樹： 基於數據判斷某物或者某人 ...

。 決策樹的實現首先要有一些先驗（已經知道結果的歷史）數據做訓練，通過分析訓練數據得到每個屬性對結果的影 ...

預測是非常困難的，更別提預測未來。 4.1 回歸簡介 隨着現代機器學習和數據科學的出現，我們依舊把從“某些值”預測“另外某個值”的思想稱為回歸。回歸是預測一個數值型數量，比如大小、收入和溫度，而分類則指預測標號或類別，比如判斷郵件是否為“垃圾郵件”，拼圖游戲的圖案 ...

決策樹 優點： - 計算復雜度不高，易於理解和解釋，甚至比線性回歸更直觀； - 與人類做決策思考的思維習慣契合； - 模型可以通過樹的形式進行可視化展示； - 可以直接處理非數值型數據，不需要進行啞變量的轉化，甚至可以直接處理含缺失值的數據； - 可以處理不相關特征數據 ...

5.1線性回歸算法模型 機器學習 人工智能和機器學習之間的關系 機器學習是實現人工智能的一種技術手段 算法模型 概念：特殊對象。該對象內部封裝了某種還沒有求出解的方程！ 作用： 預測：天氣預報 ...

決策樹是一個非參數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。算法的目標是通過推斷數據特征，學習決策規則從而創建一個預測目標變量的模型。如下如所示，決策樹通過一系列if-then-else 決策規則 近似估計一個正弦曲線。 決策樹優勢： 簡單易懂，原理清晰，決策樹可以實現可視化 數據准備 ...

決策樹比較常用的算法模型，可以做分類也可以回歸 決策樹算法重點 對特征的選擇，可以使用熵，也可以使用基尼系數，通過信息增益或者信息增益率選擇最好的特征 決策樹的剪枝，有兩種策略，一種是預剪枝，一種是后剪枝，預剪枝可以通過限制樹的高度，葉子節點個數，信息增益等進行，使得樹邊建立邊剪枝 ...

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 ...