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 ...

建立決策樹 參考： ID3決策樹 繪圖子程序 python繪制決策樹 效果 ...

周志華老師的《機器學習》是一本非常難得的國內學者的好教材。為了好好學習，博主決定啃一啃周老師書中的課后習題。本人答案僅供參考，若有錯誤，請大神們不吝指教。（本系列文章實時更新） 1.試證明對於不含沖突數據(即特征向量完全相同但標記不同)的訓練集，必存在與訓練集一致(即訓練誤差為0)的決策樹 ...

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 ...

參考書籍：《機器學習》（周志華） 說 明：本篇內容為讀書筆記，主要參考教材為《機器學習》（周志華）。詳細內容請參閱書籍——第4章 決策樹。部分內容參考網絡資源，在此感謝所有原創者的工作 ...

決策樹（Decision Tree DT） 　 機器學習是從給定的訓練數據集學的一個模型用於對新示例進行分類，對於決策樹而言，我們希望決策樹的分支節點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”越高越好，這樣可以避免多次無用的分類。有多種方法來衡量純度，此處介紹信息熵和基尼系數兩種 ...

一、決策樹 　　決策樹是一種簡單高效並且具有強解釋性的模型，廣泛應用於數據分析領域。其本質是一顆由多個判斷節點組成的樹，在使用模型進行預測時，根據輸入參數依次在各個判斷節點進行判斷游走，最后到葉子節點即為預測結果。 　　在數據挖掘中，決策樹主要有兩種類型:　　分類樹 的輸出是樣本的類標 ...

下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...