決策樹分類算法，針對離散數據來進行預測的。 ID3算法 缺點1：用信息增益來作為選擇分支屬性標准的話，偏向於取值較多的那個屬性 缺點2：只能處理離散型的屬性 缺點3：對於比較小的數據集是有效的 缺點4：可能會出現過度擬合的問題 1.信息增益 描述屬性（條件屬性） 類別屬性（分類 ...

決策樹（Decision tree） 決策樹是以實例為基礎的歸納學習算法。 它從一組無次序、無規則的元組中推理出決策樹表示形式的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部結點進行屬性值的比較，並根據不同的屬性值從 該結點向下分支，葉結點是要學習划分的類。從根 ...

　　從這篇開始，我將介紹分類問題，主要介紹決策樹算法、朴素貝葉斯、支持向量機、BP神經網絡、懶惰學習算法、隨機森林與自適應增強算法、分類模型選擇和結果評價。總共7篇，歡迎關注和交流。 　　這篇先介紹分類問題的一些基本知識，然后主要講述決策樹算法的原理、實現，最后利用決策樹算法做一個泰坦尼克號船員 ...

決策樹分類是數據挖掘中分類分析的一種算法。顧名思義，決策樹是基於“樹”結構來進行決策的，是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。例如下圖一個簡單的判別買不買電腦的決策樹： 下圖是一個測試數據集，我們以此數據集為例，來看下如何生成 ...

來源：https://blog.csdn.net/e15273/article/details/79648502 一 算法步驟 CART假設決策樹是二叉樹，內部結點特征的取值為“是”和“否”，左分支是取值為“是”的分支，右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價於遞歸地二分每個特征，將輸入 ...

貝葉斯定理（Bayes Theorem） 朴素貝葉斯分類（Naive Bayes Classifier） 貝葉斯分類算法（NB），是統計學的一種分類方法，它是利用貝葉斯定理的概率統計知識，對離散型數據進行分類的算法。 朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現 ...

概念 決策樹（Decision Tree）：它通過對訓練樣本的學習，並建立分類規則，然后依據分類，對新樣本數據進行分類預測，屬於有監督學習 優點：決策樹易於理解和實現，決策樹可處理數值型和非數值型數據 步驟 導入數據，確定虛擬變量的列，然后遍歷這些列，將這些類的數據轉換為分類 ...

系列文章：數據挖掘算法之k-means算法 [QQ群: 189191838，對算法和C++感興趣可以進來] 今天主要講到的是決策樹算法，這是一種非常經典的分類算法，經過數據集的訓練，能夠高效的判斷出一個數據項所屬的類別。 決策樹算法是一種有監督的學習 ...