摘要：本部分對決策樹幾種算法的原理及算法過程進行簡要介紹，然后編寫程序實現決策樹算法，再根據Python自帶機器學習包實現決策樹算法，最后從決策樹引申至集成學習相關內容。 1.決策樹 　　決策樹作為一種常見的有監督學習算法，在機器學習領域通常有着不錯的表現，決策樹在生活中決策去做 ...

摘要：上一節對決策樹的基本原理進行了梳理，本節主要根據其原理做一個邏輯的實現，然后調用sklearn的包實現決策樹分類。 　　這里主要是對分類樹的決策進行實現，算法采用ID3，即以信息增益作為划分標准進行。 　　首先計算數據集的信息熵，代碼如下： 　　然后是依據 ...

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 ...

決策樹優點：計算復雜度不高，輸出結果易於理解，對中間值的缺失不敏感，可以處理不相關特征數據； 決策樹缺點：可能會產生過度匹配問題。 決策樹的一般步驟： （1）代碼中def 1，計算給定數據集的香農熵 ...

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.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 ...

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 ...

本文結構： 是什么？ 有什么算法？ 數學原理？ 編碼實現算法？ 1. 是什么？ 簡單地理解，就是根據一些 feature 進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將數據分為幾類，再繼續提問。這些問題是根據已有數據學習 ...