1.与KNN 算法比较1.1 共同点决策树和KNN算法一样，都是用于处理分类问题。（决策树也可以解决回归问题，但少用）1.2 不同点KNN算法处理的是连续性数据；决策树处理的离散型数据。 离散型数据(特征、属性)：取值可以具有有限个或无限可数个值，这个值可以用来定性描述属性的汉字、单词；当然也可以是整数，注意是整数，而不是浮点数。 连续性数据:不是离散型数据的就是连续性数据。想使用决策树算法，我们
1.1、什么是决策树 咱们直接切入正题。所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。 机器学习中，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
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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1.决策树概念：
判定树是一个类似于流程图的树结构：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类分布。树的最顶层是根结点。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法 构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1 信源熵的概念 考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望
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2023-09-01 22:44:31
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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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在数据挖掘领域，KNN（K-最近邻算法）和决策树都是广泛使用的模型。KNN是一种基于实例的学习算法，通过分析邻近样本来进行分类或回归，而决策树则通过构建树形结构来实现决策过程。这两者都属于数据挖掘的范畴，因为它们的目标都是从数据中提取有价值的信息和模式。在接下来的内容中，我们将探讨如何通过备份策略、恢复流程、灾难场景等多角度对KNN和决策树的使用进行全面分析。
### 备份策略
在数据挖掘过
引、 最近老师布置了课堂展示的作业，主题是决策树，老师还举了买西瓜的决策例子，感觉贴近生活也很有意思。在这之前没有了解过这个概念，通过几个礼拜的学习收获不少。一、 首先，什么是决策树？ 百度百科：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
原创
2016-06-04 16:10:29
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原创
2022-12-23 12:43:58
117阅读
简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。怎么理解这句话？通过一个对话例子想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断！！！！！！！！！上面案例是女生通过
原创
2023-12-05 11:39:49
155阅读
决策树算法
一、决策树算法简介
二、决策树分类原理
1.熵
概念
案例
2.决策树的划分依据一----信息增益
概念
案例：
3.决策树的划分依据二----信息增益率
概念
案例
案例一
案例二
为什么使用C4.5要好
4.决策树的划分依据三 ----基尼值和基尼指数
概念
案例
5.小结
常见决策树的启发函数比较
ID3 算法
C4.5算法
CART算法
多变量决
原创
2021-08-13 23:24:53
405阅读
机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一
原创
2023-03-28 09:59:35
83阅读
Decision Tree Decision Tree决策树决策树的基本算法ID3算法的实现信息熵决策树如何避免过拟合overfitting决策树优缺点 1. 决策树决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法。通过若干个节点，对特征进行提问并分类（可以是二分类也可以使多分类），直至最后生成叶节点（也就是只剩下一种属性）。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
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2024-03-16 03:59:42
39阅读
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
106阅读
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
118阅读
决策树算法目录决策树算法 11 算法介绍 2 2 适用场景 2 3 方法步骤（案例） 3
原创
2022-12-07 09:21:20
300阅读
分支节点：度不为0的节点 决策树是一个树结构 每个非叶子结点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而某个叶节点存放一个类别。 决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果 决策树模型核
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2019-09-17 11:53:00
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一、决策树原理决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取类别。 决策树算法ID3的基本思想：
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2023-07-27 22:38:45
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决策树算法 决策树算法是机器学习中非常经典的算法之一。 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策），所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。 机器学习中的算法没有高低优劣之分，只有哪个算法更适合解决哪些问题，处理哪些数据。 决策树原理概述 树的组成 根节点：第一个选择点 非叶子
原创
2021-07-22 09:58:13
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作用。(注：决策树既可以做分类也可以做回归，此处主要讨论分类的决策树）图中共有五个人，现需要从中挑选出可能喜欢打篮球的人。那么我们就可以通过年龄和性别这两个指标去进行选择，第一步筛选出年龄小于15岁的两人，第二
原创
2023-03-25 14:23:43
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容易理解，易懂。即使不了解机器学习的知识，也能搞明白决策树是如何工作的。
主要优势：数据形式非常容易理解。
为了理解数据中所蕴含的知识信息，可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，这些机器根据数据集创建规则的过程，也就是机器学习的过程。
常用于专家系统。
决策树构造
优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的确实不敏感，可以处理不相关的特征数据。
缺点：可能会产生过度匹配问题
数
