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 ...

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 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-else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 1.定義： 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個 ...

決策樹算法是一種通用的機器學習算法，既可以執行分類也可以執行回歸任務，同時也是一種可以擬合復雜數據集的功能強大的算法； 一、可視化決策樹模型 通過以下代碼，我們使用iris數據集構建一個決策樹模型，我們使用數據的后兩個維度並設置決策樹的最大深度為2，最后通過export ...

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 ...

本文介紹機器學習中最基礎最簡單的決策樹分類 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/133838427 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30059442 https://www.kaggle.com/prashant111 ...