/infogain.html 個人學習筆記，禁止轉載 一、簡介決策樹 　　用決策樹分類，從根 ...

預剪枝 就是在決策樹生成過程中，在每次划分時，考慮是否能夠帶來決策樹性能的提升。如果可以提升決策樹的性能則會進行划分。如果不能則會停止生長。 一般的方法有如下幾種： 當樹的深度達到一定的規模，則停止生長。 達到當前節點的樣本數量小於某個閾值的時候。 計算每次分裂對測試集的准確性 ...

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 ...

分類決策樹的概念和算法比較好理解，並且這方面的資料也很多。但是對於回歸決策樹的資料卻比較少，西瓜書上也只是提了一下，並沒有做深入的介紹，不知道是不是因為回歸樹用的比較少。實際上網上常見的房價預測的案例就是一個應用回歸樹的很好的案例，所以我覺得至少有必要把回歸樹的概念以及算法弄清楚 ...

決策樹的目標是從一組樣本數據中，根據不同的特征和屬性，建立一棵樹形的分類結構。 決策樹的學習本質上是從訓練集中歸納出一組分類規則，得到與數據集矛盾較小的決策樹，同時具有很好的泛化能力。決策樹學習的損失函數通常是正則化的極大似然函數，通常采用啟發式方法，近似求解這一最優化問題。 算法原理 ...

簡介 　　基於樹的學習算法被認為是最好的和最常用的監督學習方法之一。 基於樹的方法賦予預測模型高精度，穩定性和易於解釋的能力。 與線性模型不同，它們非常好地映射非線性關系。 它們適用於解決手頭的任何問題（分類或回歸）。決策樹，隨機森林，梯度增強等方法正在各種數據科學問題中廣泛使用 ...