目錄 特征選擇 信息的度量和作用 信息增益 信息增益的計算 常見決策樹使用的算法 sklearn決策樹API 泰坦尼克號案例 決策樹的優缺點以及改進 集成學習方法-隨機森林 學習算法 ...

決策樹 決策樹模型是一種樹形結構，基於特征對實例進行分類或回歸的過程。即根據某個特征把數據分划分到若干個子區域(子樹)，再對子區域遞歸划分，直到滿足某個條件則停止划分並作為葉子節點，不滿足條件則繼續遞歸划分。 一個簡單的決策樹分類模型：紅色框出的是特征。 決策樹模型學習 ...

隨機森林（Random Forest，簡稱RF）是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹。假設現在針對的是分類問題，每棵決策樹都是一個分類器，那么N棵樹會有N個分類結果。隨機森林集成了所有的分類投票結果，將投票次數最多的類別指定為最終輸出。它可以很方便的並行訓練 ...

以下均為自己看視頻做的筆記，自用，侵刪！ 還參考了：http://www.ai-start.com/ml2014/ In [8]: ...

項目需要，用隨機森林和決策樹對已有50個事件做預測 精確率和准確率大概在54%，召回率只有30%+，還需要繼續調 ...

python3 學習使用隨機森林分類器 梯度提升決策樹分類 的api，並將他們和單一決策樹預測結果做出對比 附上我的git，歡迎大家來參考我其他分類器的代碼: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

這里僅介紹分類決策樹。 決策樹：特征作為決策的判斷依據，整個模型形如樹形結構，因此，稱之為決策樹 對於分類決策樹，他們可以認為是一組if-then規則的集合。決策樹的每一個內部節點有特征組成，葉子節點代表了分類的結果。父節點和子節點之間是由有向邊連接，表示了決策 ...

一、決策樹 決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法，本篇主要討論用於分類的決策樹。 1.決策樹模型 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由結點（node）和有向邊（directed edge）組成。結點有兩種類型：內部結點（internal ...