就對決策樹算法原理做一個總結，上篇對ID3， C4.5的算法思想做了總結，下篇重點對CART算法做一個 ...

　　　　決策樹算法在機器學習中算是很經典的一個算法系列了。它既可以作為分類算法，也可以作為回歸算法，同時也特別適合集成學習比如隨機森林。本文就對決策樹算法原理做一個總結，上篇對ID3， C4.5的算法思想做了總結，下篇重點對CART算法做一個詳細的介紹。選擇CART做重點介紹的原因是 ...

一、本文總述 決策樹是機器學習領域最基礎且應用最廣泛的算法模型，本文將詳細介紹決策樹模型的原理，並通過一個案例，着重從特征選擇、剪枝等方面講述決策樹模型的構建，討論並研究決策樹模型評估准則。 二、決策樹的概念 決策樹是附加概率結果的一個樹狀的決策圖，是直觀運用統計概率分析的圖法。機器學習中 ...

（一）認識決策樹 1、決策樹分類原理 　　決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。它提供一種在什么條件下會得到什么值的類似規則的方法。決策樹分為分類樹和回歸樹兩種，分類樹對離散變量做決策樹，回歸樹對連續變量做決策樹。 　　近來的調查表明決策樹也是最經常使用的數據挖掘算法，它的概念 ...

　　　　在決策樹算法原理(上)這篇里，我們講到了決策樹里ID3算法，和ID3算法的改進版C4.5算法。對於C4.5算法，我們也提到了它的不足，比如模型是用較為復雜的熵來度量，使用了相對較為復雜的多叉樹，只能處理分類不能處理回歸等。對於這些問題， CART算法大部分做了改進。CART算法也就 ...

（一） 決策樹 1、決策樹分類原理 決策樹是通過一系列規則對數據進行分類的過程。它提供一種在什么條件下會得到什么值的類似規則的方法。決策樹分為分類樹和回歸樹兩種，分類樹對離散變量做決策樹，回歸樹對連續變量做決策樹。 　　近來的調查表明決策樹也是最經常使用的數據挖掘算法，它的概念非常簡單 ...

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 ...