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 ...

回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹，並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練，指定max_depth=2： 下圖是這棵樹的結果： 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...

決策樹，顧名思義，即以建樹的形式來做決策。 決策樹策略：自上向下，分而治之。 基本結構：根節點、父節點、子節點和葉子節點。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。而根節點是沒有父節點的節點，即初始分裂節點，葉子節點是沒有子節點的節點 ...

算法思想 決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。 其每個非葉節點表示一個特征屬性上的測試，每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。 使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項中相應的特征屬性，並按照其值選擇輸出 ...

利用ID3算法來判斷某天是否適合打網球。 （1）類別屬性信息熵的計算由於未分區前，訓練數據集中共有14個實例， 其中有9個實例屬於yes類（適合打網球的），5個實例屬於no類（不適合 ...

　　2、缺點就是存儲空間消耗大，計算耗時。 決策樹： 信息增益：划分數據集之前之后信息發生的變 ...

決策樹常用於分類問題，但是也能解決回歸問題。 在回歸問題中，決策樹只能使用cart決策樹，而cart決策樹，既可以分類，也可以回歸。 所以我們說的回歸樹就是指cart樹。 為什么只能是cart樹 1. 回想下id3，分裂后需要計算每個類別占總樣本的比例，回歸哪來的類別，c4.5也一樣 ...

①起源：Boosting算法 Boosting算法的目的是每次基於全部數據集，通過使用同一種分類器不同的抽取參數方法（如決策樹，每次都可以抽取不同的特征維度來剖分數據集） 訓練一些不同弱分類器（單次分類錯誤率>0.5），然后將其組合起來，綜合評估（默認認為每個分類器權重等價）進行 ...