一、引言 分類決策樹是一種基於特征對實例進行划分的樹形結構。如下圖： 圖中包括有內部節點和葉子節點，葉子節點表示的是分類結果，而內部節點表示基於特征對實例的划分。如根節點，是根據特征x1是否大於a1進行划分，划分成兩個內部節點，但是此時的兩個內部節點各自所包含的實例中依然有不同類 ...

決策樹有着非常廣泛的應用，可以用於分類和回歸問題。以下針對分類問題對決策樹進行分析。 分類情況下，可以處理離散（if-then）的特征空間，也可以是連續（閾值化的if-than）的特征空間。 決策樹由結點和邊構成，其中結點分內結點（屬性，特征）和外結點（類別）。邊上代表着判別的規則 ...

決策樹是機器學習的常見算法，分為分類樹和回歸樹。當對一個樣本的分類進行預測時使用分類樹，當對樣本的某一個值進行預測時使用回歸樹。本文是有關決策樹的第一部分，主要介紹分類樹的幾種構建方法，以及如何使用分類樹測試分類。 目錄如下： 1、分類樹的基本概念 2、采用數據集說明 3、划分數據集的幾種 ...

1、決策樹算法 決策樹用樹形結構對樣本的屬性進行分類，是最直觀的分類算法，而且也可以用於回歸。不過對於一些特殊的邏輯分類會有困難。典型的如異或（XOR）邏輯，決策樹並不擅長解決此類問題。 決策樹的構建不是唯一的，遺憾的是最優決策樹的構建屬於NP問題。因此如何構建一棵好的決策樹是研究的重點 ...

一、決策樹的介紹 決策樹是一種常見的分類模型，在金融分控、醫療輔助診斷等諸多行業具有較為廣泛的應用。決策樹的核心思想是基於樹結構對數據進行划分，這種思想是人類處理問題時的本能方法。例如在婚戀市場中，女方通常會先看男方是否有房產，如果有房產再看是否有車產，如果有車產再看是否有穩定工作……最后得出 ...

一、決策樹的原理 決策樹思想的來源非常朴素，程序設計中的條件分支結構就是if-then結構，最早的決策樹就是利用這類結構分割數據的一種分類學習方法 。 二、決策樹的現實案例 相親 ...

決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...

一.簡介 　　決策樹學習是一種逼近離散值目標函數的方法，在這種方法中學習到的函數被表示為一棵決策樹。 二.決策樹的表示法 　　決策樹通過把實例從艮節點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每一個結點指定了對實例的某個屬性的測試，並且該結點的每一個后繼分支對應於該屬性 ...