决策树
ID3 算法
最直接也最简单的 ID3 算法（Iterative Dichotomiser 3）。
该算法的核心是：以信息增益为度量，选择分裂后信息增益最大的特征进行分裂。
首先我们要了解一个概念——信息熵。假设一个随机变量 x 有 n 种取值，分别为{x1,x1,…,xn}，每一种取值取到的概率分别是{p1,p2,…,pn}，那么 x 的信息熵定义为：熵表示的是信息的混乱程度，信息越混
原创
2021-08-02 15:36:46
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ID3算法构建决策树
1 # Author Qian Chenglong
2 #label 特征的名字 dataSet n个特征+目标
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5 from math import log
6 import operator
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10 '''计算香农熵'''
11 def calcShannonEnt(dataSet):
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2018-07-20 10:28:00
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决策树是应用最广的归纳推理算法之中的一个，它是一种逼近离散函数方法，对噪声数据有非常好的鲁棒性，可以学习析取表达式，广为应用的算法有ID3，ASSISTANT和C4.5。 通常决策树代表实例属性值约束的合取（conjunction）的析取式（disjunction）。树根到树叶的每一条路径相应一组属
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2017-07-14 13:31:00
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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）
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2013-11-10 22:27:00
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1 # encoding:utf-8 2 3 import pandas as pd 4 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer 5 from sklearn.model_selection import train_test_split 6 from skl
原创
2022-05-25 10:17:56
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1. 决策树的超参数2. 设计决策树模型面临的问题3. 决策树的优缺点4. 决策树算法的核心问题5. 决策树的构造过程6.
一：什么是决策树/判定树（decision tree)? 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表念 一条信息...
做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。 决策树中最上面的节点称为根节...
本篇文章主要先从宏观上介绍一下什么是决策树，以及决策树构建的核心思想。1. 引例关于什么是决策树（decision tree）
原创
2021-12-30 11:00:27
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本篇文章主要先从宏观上介绍一下什么是决策树，以及决策树构建的核心思想
原创
2022-02-22 13:49:21
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参考文献：http://www.cnblogs.com/xppei/p/3534719.html ---C++实现http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650100jgxg.html ---讲解熵、信心增量
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精选
2015-05-13 14:12:12
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说到决策树， 有几种类型分类树： 一种简单的分类算法，预测结果为离散的类型数据回归树：结果为数值类型CART（Classification And Regression Tree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点：PROS: 计算复杂度比较低， 对中间值缺失的容忍度较高，对预测值的类型没有要求CONS: 在生成决策树的时候需要考虑停止条件以防止overfitting，而这个决定通常没有一个准确
原创
2013-07-27 23:48:33
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决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决...
原创
2021-08-13 09:39:52
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1 # Author Qian Chenglong
2 #label 特征的名字 dataSet n个特征+目标
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4
5 from math import log
6 import operator
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9 '''计算香农熵'''
10 def calcShannon
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2018-08-15 00:32:00
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简单介绍非常多人都玩过一个游戏。通过限定次数的提问猜出对方在纸上写出的一个词，当然对方必须对我们的每一个推測做出回应，通过一连串正确或者错误的推断，假设终于我们猜出了对方的那个词。那么我们就取得了胜利。决策树的工作原理就和这个游戏相似，看以下一个例子：上面这张图就是一个典型的决策树，我们每
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2019-04-19 09:07:00
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决策树思维导图[3] 1 信息论基础 1.1 熵 熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标。假定当前样本集合$D$中第$k$类样本所占的比例为$p_{k}(k=1,2,...,|K|)$，则样本集合$D$的熵定义为： \(Ent(D)=-\sum_{k=1}^{K}p_{k}log_{2}p_{k}\) ...
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2021-10-30 23:15:00
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