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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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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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
372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
70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
267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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目录前言ID3 算法C4.5 算法CART前言决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是 if-then 的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪同时 我
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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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
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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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
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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
1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维度的哪些阈值节点做划分等细节问题。具体在sklearn中调用决策树算法解决分类问
决策树用途&组成构造算法1. 特征选择metricID3：信息增益定义使用场景例子缺点C4.5: 信息增益比定义连续数值特征的处理（转化为二分类寻找阈值的问题）解决过拟合问题：剪枝问题CART(Classification And Regression Tree):定义使用场景后剪枝：基于代价复杂度优劣总结比较算法分析适用场景问题过拟合类别不均衡实现 用途&组成决策树是一个监督学
此文参考了 以及周志华老师的《机器学习》决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。如果对于第
