1.決策樹的定義 樹想必大家都會比較熟悉，是由節點和邊兩種元素組成的結構。理解樹，就需要理解幾個關鍵詞：根節點、父節點、子節點和葉子節點。 父節點和子節點是相對的，說白了子節點由父節點根據某一規則分裂而來，然后子節點作為新的父親節點繼續分裂，直至不能分裂為止。而根節點 ...

參考：《機器學習》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、簡介 決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉 ...

又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...

一、信息論基礎 樹具有天然的分支結構。對於分類問題而言，決策樹的思想是用節點代表樣本集合，通過某些判定條件來對節點內的樣本進行分配，將它們划分到該節點下的子節點，並且要求各個子節點中類別的純度之和應高於該節點中的類別純度，從而起到分類效果。 節點純度反映的是節點樣本標簽的不確定性。當一個節點 ...

一.決策樹歸納 發展歷程： ID3-->C4.5-->CART 二.常用度量方法 常見的度量方法有：信息增益，增益率，基尼指數(Gini指數) 例子： 判斷一個用戶是否會購買電腦的數據，下面的計算都是以這里例子 ...

1. 決策樹的定義 2. 決策樹的分支：分類與回歸 3. 隨機森林軟件隔支持向量機 4. 決策樹處理缺失數據 5. 決策樹的剪枝 1. 決策樹的定義 　　決策樹，顧名思義，就是用來決策的樹，通常來說，決策樹分為C4.5，CART等，其實他們都是一個東西，區別就是在 ...

·來自：https://mp.weixin.qq.com/s/tevVm0jlS6vZ3LCnczWD0w 前言 李航老師《統計學習方法》詳細的描述了決策樹的生成和剪枝。根據書的內容，做總結如下。 目錄 決策樹不確定性的度量方法 決策樹的特征篩選准則 決策函數的損失函數 ...

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 ...