決策樹（decision tree）是一類常見的機器學習方法，目的是為了產生一棵泛化能力強，即處理未見示例能力強的決策樹。 決策樹的生成是一個遞歸的過程。在決策樹的基本算法中，有三種情況會導致遞歸返回：（1）當前節點包含的樣本全屬於同一類別，無需划分；（2）當前屬性集為空，或是所有樣本在所有屬性 ...

決策樹可以分成ID3、C4.5和CART。 CART與ID3和C4.5相同都由特征選擇，樹的生成，剪枝組成。但ID3和C4.5用於分類，CART可用於分類與回歸。 ID3和C4.5生成的決策樹可以是多叉的，每個節點下的叉樹由該節點特征的取值種類而定，比如特征年齡分為（青年，中年，老年 ...

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 ...

上一篇博客我們看了一個決策樹分類的例子，但是我們沒有深入決策樹分類的內部原理。 這節我們討論的決策樹分類的所有特征的特征值都是離散的，明白了離散特征值如何分類的原理，連續值的也不難理解。 決策樹分類的核心在於確定那一個特征的那一個特征值分類最有效，可能不同的場景，每個人采用的衡量方法也不一樣 ...

　　　　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 ...

//2019.08.17#決策樹算法1、決策樹算法是一種非參數的決策算法，它根據數據的不同特征進行多層次的分類和判斷，最終決策出所需要預測的結果。它既可以解決分類算法，也可以解決回歸問題，具有很好的解釋能力。 圖 原理圖2、對於決策樹的構建方法具有多種出發點，它具有多種構建方式，如何構建 ...

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 ...

1.什么是決策樹 決策樹是一種解決分類問題的算法。 決策樹采用樹形結構，使用層層推理來實現最終的分類。 決策樹由下邊幾種元素組成： 根節點：包含樣本的全集 內部節點：對應特征屬性測試 葉節點：代表決策的結果 預測時，在樹的內部節點處用某一屬性值進行判斷，根據判斷 ...