目录决策树的定义信息熵的计算ID3C4.5CART树决策树剪枝1. 决策树(decision tree)的定义 决策树是一个类似于流程图的数结构：其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类分布。树的最顶层是根结点。 决策树通常包含3个步骤：特征选择、决策树的生成、和决策树的修建分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。一棵决
决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-07-13 16:41:34
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先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyhothighTR
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2023-12-13 07:37:38
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作者：Rahul Saxena译者：java达人人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和
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2024-02-05 20:53:34
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-11-10 01:19:23
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2024-05-30 21:06:28
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2024-01-01 08:09:27
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文章目录一、决策树算法二、CART 决策树三、Java 代码实现3.1 TrainDataSet3.2 DataType3.3 PredictResult3.4 CartDecisionTree3.5 Run 一、决策树算法二、CART 决策树CART(classification and regression tree)树：又称为分类回归树，从名字可以发现，CART树既可用于分类，也可以用于回
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2023-11-01 17:34:52
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决策树是最经典的机器学习模型之一。它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理类别型数据和连续型数据。本文的主要内容如下：信息熵及信息增益的概念，以及决策树的节点分裂的原则；决策树的创建及剪枝算法；scikit-learn中决策树算法的相关参数；使用决策树预测泰坦尼克号幸存者示例；scikit-learn中模型参数选择的工具及使用方法；聚合（融合）算法及随机森林算法的原理。注意：
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2023-08-07 14:25:21
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决策树 (decision tree) 是一种常用的有监督算法。决策树算法有很多类型，其中最大的差别就是最优特征选择的方法不同。最优特征指的是，在每个结点处，如何选择最好的特征（属性）对样本进行分类，这里最佳的意义即经过这步划分，能使分类精度最好，直到这棵树能准确分类所有训练样本。通常特征选择的方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等，对应 3 种最常用的决策树实现算法，分别是 ID3 算法、C4.
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2023-06-29 14:36:58
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# Java实现决策树算法
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Java中实现决策树算法。决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。下面是实现决策树算法的步骤和代码示例。
## 步骤概览
首先，我们通过一个表格来概览实现决策树的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 选择特征 |
| 3 | 构建决策树
原创
2024-07-23 04:59:07
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# 决策树算法及其Java实现
## 1. 引言
决策树算法是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它基于特征之间的条件判断来构建一棵树，树的每个节点代表一个特征，每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点，且在处理大规模数据时具有较高的效率。
本文将介绍决策树算法的基本原理，并提供了Java代码示例来说明其实现过程。
## 2. 决策树算法原理
决策树
原创
2023-10-09 09:14:56
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决策树：决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。决策树通过把数据样本分配到某个叶子节点来确定数据集中样本所属的分类。 ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法提出者：ID3（Iterative Dichot
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2023-10-17 22:58:18
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一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 （数据集） 其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 （决策树模型） 先是根据第一个属性将一部份数据区分开，再根据第二
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2024-01-09 11:18:26
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一、简介决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1
outlook
temperature
humidity
windy
play
sunny
hot
high
FALSE
no
sun
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2024-08-28 22:04:33
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文章目录1.决策树原理2.决策树优缺点3.CART算法4.CART算法实现5. 应用实例--泰坦尼克号数据集5.1 数据集获取5.2 数据描述5.3 代码实例 1.决策树原理决策树算法重点就在于“决策”和“树”这两个概念，顾名思义决策树是基于树结构来进行决策的，这也恰恰是人们在遇到问题时进行问题梳理的一种很自然的处理机制。决策树的目标是建立分类和回归模型，核心目标是决策树的生长和决策树的修剪。对
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2023-07-29 15:38:55
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 简单说就是依据熵值计算，不断地做出选择
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2023-10-01 21:22:25
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大概介绍在之前为了处理Iris花的分类算法，写了一个决策树算法，但这个算法局限性比较大，只能用于那一种情况，所以为了增强代码的复用性，在之前的基础上修改了算法，增强了复用性。略有遗憾的是，由于很多模块，比如快速排序，是为了处理Iris花专门写的，所以现在要进行一些转换才行，一定程度上增加了代码的复杂度和冗余度。这个是以后值得注意的地方，即在设计之初就应该注意到代码的复用问题，尽可能早的定义好通用接
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2023-09-15 21:25:28
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1. 决策树分类算法原理1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：  
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2024-01-06 09:40:42
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