决策树
决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。
决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。
决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。
案例：...
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2016-05-27 12:04:59
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决策树基本概念ID3算法，利用信息增益进行分类属性经典数据集@relation weather.symbolic@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature {hot, mild, cool}
@attribute humidity {high, normal}
@attribute windy {TRUE, F...
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2016-05-27 11:40:54
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上一篇：k-近邻算法
1. 简单理论介绍
决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对ID3算法。下面我们介绍信息熵的定义。
1.1 熵
设D为用类别对训练集进行的划分，则D的熵（entropy）表示为：...
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2016-05-16 09:33:49
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一 ID3算法的大致思想 基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树来进行学习的。我们首先思考的是树的构造从哪里开始，这就涉及到选择属性进行树的构造了，那么怎样选择属性呢？为了解决这个问题，我们使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力，把分类能力最好的属性作为树根节点的测试。然后为根节点 ...
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2016-05-14 18:48:12
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一、决策树的生成算法 基本的决策树生成算法主要有ID3和C4.5, 它们生成树的过程大致相似，ID3是采用的信息增益作为特征选择的度量，而C4.5采用信息增益比。构建过程如下：
从根节点开始，计算所有可能的特征的信息增益（信息增益比），选择计算结果最大的特征。
根据算出的特征建立子节点，执行第一步，直到所有特征的信息增益（信息增益比）很小或者没有特征可以选择为止。...
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2016-05-13 01:33:21
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决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，他提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则方法，决策树分为分类树和回归树，分类树对离散变量最决策树，回归树对连续变量做决策树如果不考虑效率等，那么样本所有特征的判断级联起来终会将某一个样本分到一个类终止块上。实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具有决定性作用的特征，根据其决定性程度来构造一个倒立的树–决定性作用最大的那个特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一...
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2016-04-29 17:45:15
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决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，他提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则方法，决策树分为分类树和回归树，分类树对离散变量最决策树，回归树对连续变量做决策树如果不考虑效率等，那么样本所有特征的判断级联起来终会将某一个样本分到一个类终止块上。实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具有决定性作用的特征，根据其决定性程度来构造一个倒立的树–决定性作用最大的那个特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一...
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2016-04-26 19:51:35
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本文对决策树算法进行简单的总结和梳理，并对著名的决策树算法ID3(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)进行实现，实现采用Python语言，一句老梗，“人生苦短，我用Python”，Python确实能够省很多语言方面的事，从而可以让我们专注于问题和解决问题的逻辑。 根据不同的数据 ...
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2016-04-25 00:24:50
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决策树decision tree 什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树） 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期，Quinlan开发了ID3算法（迭代的二分器）Quinlan改迚了ID3算法，称为C4.5算法1984年，多位统计学家在著名的《Classification and reg ...
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2016-04-23 19:58:10
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决策树是应用最广的归纳推理算法之一，它是一种逼近离散函数方法，对噪声数据有很好的鲁棒性，能够学习析取表达式，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对应一组属性测试的合取，而整棵树是这些合取的析取。基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树进行学习的。首先考虑的问题是哪一...
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2016-04-10 14:38:09
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