決策樹 與SVM類似，決策樹在機器學習算法中是一個功能非常全面的算法，它可以執行分類與回歸任務，甚至是多輸出任務。決策樹的算法非常強大，即使是一些復雜的問題，也可以良好地擬合復雜數據集。決策樹同時也是隨機森林的基礎組件，隨機森林在當前是最強大的機器學習算法之一。 在這章我們會先討論如何使用 ...

決策樹分類 　　決策樹分類歸類於監督學習，能夠根據特征值一層一層的將數據集進行分類。它的有點在於計算復雜度不高，分類出的結果能夠很直觀的呈現，但是也會出現過度匹配的問題。使用ID3算法的決策樹分類第一步需要挑選出一個特征值，能夠將數據集最好的分類，之后遞歸構成分類樹。使用信息增益，來得到最佳 ...

決策樹的目標是從一組樣本數據中，根據不同的特征和屬性，建立一棵樹形的分類結構。 決策樹的學習本質上是從訓練集中歸納出一組分類規則，得到與數據集矛盾較小的決策樹，同時具有很好的泛化能力。決策樹學習的損失函數通常是正則化的極大似然函數，通常采用啟發式方法，近似求解這一最優化問題。 算法原理 ...

一、ID3算法 ID3算法的核心是在決策樹各個結點上應用信息增益准則選擇特征，遞歸地構建決策樹。具體方法是：從根結點（root node）開始，對結點計算所有可能的特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為結點的特征，由該特征的不同取值建立子結點；再對子結點遞歸地調用以上方法，構建 ...

看到一篇關於決策樹比較好的文章，轉錄過來，內容如下： 決策樹 決策樹里面最重要的就是節點和分裂條件，直接決定了一棵樹的好壞。用一個簡單的例子先說明一下： 來一段情景對話： 母親：女兒，你也不小了，還沒對象！媽很揪心啊，這不托人給你找了個對象，明兒去見個面吧！ 女兒：年紀 ...

決策樹算法是一種歸納分類算法，它通過對 訓練集的學習，挖掘出有用的 規則，用於對 新集進行 預測。在其生成過程中，分割時屬性選擇度量指標是關鍵。通過屬性選擇度量，選擇出最好的將樣本分類的屬性。 å³ç­æ åç±»ç®æ³æ¦è¿°" width ...

上一篇博客我們看了一個決策樹分類的例子，但是我們沒有深入決策樹分類的內部原理。 這節我們討論的決策樹分類的所有特征的特征值都是離散的，明白了離散特征值如何分類的原理，連續值的也不難理解。 決策樹分類的核心在於確定那一個特征的那一個特征值分類最有效，可能不同的場景，每個人采用的衡量方法也不一樣 ...

數據挖掘系列（6）決策樹分類算法 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 ...