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決策樹算是比較常見的數據挖掘算法了，最近也想寫點算法的東西，就先寫個決策樹吧。 一. 什么是決策樹 決策樹是什么，我們來“決策樹”這個詞進行分詞，那么就會是決策/樹。大家不妨思考一下，重點是決策還是樹呢？其實啊，決策樹的關鍵點在樹上。 我們平時寫代碼的那一串一串的If Else其實就是決策樹 ...

前情提要： 通俗地說決策樹算法（一）基礎概念介紹 一. 概述 上一節，我們介紹了決策樹的一些基本概念，包括樹的基本知識以及信息熵的相關內容，那么這次，我們就通過一個例子，來具體展示決策樹的工作原理，以及信息熵在其中承擔的角色。 有一點得先說一下，決策樹在優化過程中，有3個經典的算法，分別 ...

sklearn模塊提供了決策樹的解決方案，不用自己去造輪子了（不會造，感覺略復雜）： 下面是筆記： Sklearn.tree參數介紹及使用建議 參數介紹及使用建議官網： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...

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 ...

算法思想 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...

利用ID3算法來判斷某天是否適合打網球。 （1）類別屬性信息熵的計算由於未分區前，訓練數據集中共有14個實例， 其中有9個實例屬於yes類（適合打網球的），5個實例屬於no類（不適合打網球）， 因此分區前類別屬性的熵為： （2）非類別屬性信息熵 ...

###決策樹基礎概念 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與對象值之間的一種映射關系。Entropy （熵） 表示的是系統的凌亂程度，它是決策樹的決策依據，熵的概念來源於香儂的信息論。 ###決策樹的決策過程 選擇分裂特征：根據某一指標（信息增益，信息增益比或基尼 ...