上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...

七、多變量決策樹 1、從“樹”到“規則” 　　一棵決策樹對應於一個“規則集”，每個從根結點到葉結點的分支路徑對應於一條規則。 舉例： 　　　　　　 　　好處： 　　　　（1）改善可理解性 　　　　（2）進一步提升泛化能力（ 由於轉化過程中通常會進行前件合並、泛化等操作 ...

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 　　 k近鄰（KNN） 　　 決策樹 　　 線性回歸 　　 邏輯斯蒂回歸 　　 朴素貝葉斯 　　 支持向量機（SVM ...

結點的路徑對應了一個判定測試序列。 決策樹學習的目的是為了產生一棵泛化能力強——即 ...

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 ...

閑來無事最近復習了一下ID3決策樹算法，並憑着理解用pandas實現了一遍。對pandas更熟悉的朋友可供參考（鏈接如下）。相比本篇博文，更簡明清晰，更適合復習用。 https://github.com/DianeSoHungry ...

一、決策樹模型 　　決策樹(decision tree)是一種常用的機器學習方法，是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 　　決策樹是一種常用的機器學習方法，以二分類為例，假設現在我們要對是否買西瓜進行判斷和決策，我們會問一些問題，根據回答，我們決斷是買還是不買，或者還拿補丁主意，這時會繼續 ...

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 ...