決策樹 決策樹是一種樹形結構，其中每個內部節點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結果的輸出，最后每個葉子節點代表一種分類結果。 決策樹學習的三個步驟： 特征選擇 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指數最小作為特征選擇的准則。 樹的生成 決策樹的生成 ...

決策樹模型和學習 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。決策樹由節點（node）和有向邊（directed edge）組成。有向邊有兩種類型：內部節點（internal node）和葉節點（leaf node）。內部節點表示一個特征或屬性， 葉節點表示一個類。 決策樹 ...

/*先把標題給寫了，這樣就能經常提醒自己*/ 　　決策樹是一種容易理解的分類算法，它可以認為是if-then規則的一個集合。主要的優點是模型具有可讀性，且分類速度較快，不用進行過多的迭代訓練之類。決策樹學習通常包括3個步驟：特征選擇、決策樹的生成和決策樹的修剪。比較常用到的算法有ID3、C4.5 ...

聲明：原創內容，如需轉載請注明出處 今天講解的內容是： 信息增益比，決策樹的生成算法—ID3和C4.5 我們昨天已經學習了什么是信息增益，並且通過信息增益來選擇最優特征，但是用信息增益會出現偏向於選擇取值多的特征。 來解釋下這句話。以最極端的情況舉例，比如有 ...

決策樹 前言 決策樹是一種基本的分類和回歸算法，書中主要是討論了分類的決策樹。決策樹在每一個結點分支規則是一種if-then規則，即滿足某種條件就繼續搜索左子樹，不符合就去右子樹，看起來是用二叉樹實現對吧，實際的CART決策樹就是二叉樹，等會再介紹。現在先來看看決策樹的理論部分。代碼地址 ...

第5章 決策樹 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。本章主要討論用於分類的決策樹。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基於特征對實例進行分類的過程。它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。其主要優點是模型具有可讀性 ...

以統計學習方法（李航）這本書的例子為基礎 需要注意的地方： 我用的是pycharm python版本是3.7 graphviz是一個軟件，在pycharm里面下了還得去官網下 下完之后得加入環境變量可能還需要重啟電腦 缺啥庫就安啥庫 那個數據是我自己設置的，手敲 ...

基本模型 簡介：決策樹可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。其主要優點是模型具有可讀性，分類速度快。 決策樹學習通常包括3個步驟：特征選擇，決策樹生成，剪枝。 決策樹的內部結點表示一個特征或屬性，葉結點表示一個類。 If-then：決策樹 ...