決策樹學習基本算法 輸入：訓練集; 屬性集. 過程：函數 1: 生成結點node; 2: if 中樣本全屬於同一類別 then 3: 將node標記為類葉結點; return 4: end if 5: if 中樣本在上取值相同 then 6: 將node標記為葉 ...

又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...

　　回歸樹也是一種決策樹，不過它處理的數據標簽不是屬於分類的，也就是說它的標簽是一個連續隨機的值，比如說對一個城市的房價的預測，每個月的房價都是隨機波動的值，不像分類任務，要將所有數據根據標簽進行分類。 重要參數、屬性、接口 criterion:回歸樹衡量分枝質量的指標，支持的標准有三種 ...

一、信息論基礎 樹具有天然的分支結構。對於分類問題而言，決策樹的思想是用節點代表樣本集合，通過某些判定條件來對節點內的樣本進行分配，將它們划分到該節點下的子節點，並且要求各個子節點中類別的純度之和應高於該節點中的類別純度，從而起到分類效果。 節點純度反映的是節點樣本標簽的不確定性。當一個節點 ...

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 ...

　什么是決策樹？ 　　決策樹是一種基本的分類與回歸方法。其主要有點事模型具有可得性，分類速度快。學習時，利用訓練數據，根據損失函數最小化原則建立決策樹模型；預測時，對新數據，利用決策樹模型進行分類。 　決策樹學習通常包含以下三個步驟： 　　選擇特征 　　決策樹生成 　　剪枝 ...

本文目的 最近一段時間在Coursera上學習Data Analysis，里面有個assignment涉及到了決策樹，所以參考了一些決策樹方面的資料，現在將學習過程的筆記整理記錄於此，作為備忘。 算法原理 決策樹（Decision Tree）是一種簡單但是廣泛使用的分類器。通過訓練數據 ...