决策树算法

最新推荐文章于 2025-08-09 22:00:09 发布
最新推荐文章于 2025-08-09 22:00:09 发布
阅读量206 收藏
点赞数 1
分类专栏： 数据挖掘算法 文章标签： 决策树

深入浅出理解决策树算法（一）-核心思想 - 忆臻的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26703300

机器学习：决策树算法
qq_52233007的博客
11-14 2622
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。在机器学习中，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。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
【机器学习】决策树算法原理详解
行码棋
11-18 2829
决策树算法
决策树算法介绍
Flying_Fish_roe的博客
07-24 1614
决策树是一种基于树状结构的分类模型，通过一系列的判断节点，根据输入特征进行划分并最终得到分类结果。决策树的生成过程可以分为两个步骤：特征选择和决策树的生成。特征选择是决策树生成过程中的关键一步，常见的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。决策树的生成过程通常采用递归的方式，从根节点开始，逐级划分数据，直到叶子节点为止。决策树的生成过程可以通过贪心算法来实现，每次选择最优的特征进行划分。决策树算法有一定的容错性，可以处理缺失值和异常值。
决策树算法总结
freeline的博客
03-03 3616
决策树；ID3；分类示例；代码实现；
决策树算法介绍：原理与案例实现
梦旅人的博客
06-18 1682
决策树（Decision Tree）算法是一种常见的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。在分类问题中，决策树通过一系列规则来将数据集划分为不同的类别。这些规则是通过评估各种特征来确定的，目的是找到最能够区分数据集的特征。
决策树算法介绍：原理与实例
shiming8879的博客
07-22 1502
决策树算法是一种常用的数据挖掘和机器学习技术，它通过树状结构来表示决策过程，并基于数据的特征进行决策。决策树算法的核心在于通过一系列的条件判断，将数据逐步划分到不同的类别或分支中，最终实现对未知数据的分类或预测。该算法因其直观易懂、易于实现和解释性强等特点，在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛应用。
算法——决策树
热门推荐
m0_66890670的博客
08-04 2万+
对决策树的详细学习，包括特征选择标准（信息增益，信息增益比，基尼指数），常见的决策树算法（ID3，C4.5，CART）,决策树的剪枝，以及决策树的python代码
决策树算法实验
m0_68561798的博客
10-24 1652
|博客班级|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning| |----|----|----| |作业要求|https://edu.cnblogs.com/campus/czu/classof2020BigDataClass3-MachineLearning/homework/12858| 学号：201613337
决策树算法与案例
最白の白菜的博客
01-11 5657
决策树算法介绍 树模型 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 树的组成 根节点：第一个选择点；非叶子节点与分支：中间过程；叶子节点：最终的决策结果 增加节点相当于在数据中切一刀。 决策树的训练与测试 训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从跟节点开始选择特征，如何进行特征切分） 测试阶段：根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了 一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗
Matlab实现决策树算法
02-27
Matlab实现决策树算法，使用ID3_2函数并设计了十指交叉验证，可显示每一次的模型精度。资源提供类一个数据集用于模型训练，将之直接替换为自己的数据即可运行。最终的决策树建立结果以画图的形式表示，并且为每一类...
基于MapReduce实现决策树算法
08-25
基于MapReduce实现决策树算法的知识点 基于MapReduce实现决策树算法是一种使用MapReduce框架来实现决策树算法的方法。在这个方法中，主要使用Mapper和Reducer来实现决策树算法的计算。下面是基于MapReduce实现决策...
决策树算法基础（1）
01-07
决策树归纳算法（ID3） 信息获取量：Gain(A)=Info(D)-Info_A(D); 建造过程： 1.树以训练样本的单个节点开始 2.如果样本都在同一类，则该节点成为树叶 3.根据信息获取度来划分能最好将样本分类的属性 4.连续属性离散...
实验三 决策树算法实验实验报告.pdf
07-01
本实验报告主要关注的是决策树算法的实践应用，旨在帮助学生理解其分类原理和实现过程。 实验原理基于决策树学习和分类，决策树通过不断选择最优属性进行划分，以最大化信息增益或基尼指数，直到所有样本属于同一...
决策树算法及其实现
11-23
决策树算法是数据挖掘和机器学习领域中一个非常重要的分类方法，它通过一系列规则对数据集进行分治，直到每个分支都对应一个单一的类别为止。决策树是基于监督学习方法实现的，这意味着它需要一个事先已标记的数据集...
【线性代数】线性方程组与矩阵——（2）矩阵与线性方程组的解
weixin_45725295的博客
08-09 556
在求解线性方程组的过程中，经常需要对线性方程进行数乘、加减、交换操作，这些操作前后的方程组是同解的，并且操作是可逆的。将这些同解变换移植到矩阵上，就得到了矩阵的3种初等变换。由行最简形矩阵可以写出线性方程组的解，反之可以写出方程组对应的行最简形矩阵，因此求解线性方程组的本质是把增广矩阵通过初等行变换化为行最简形矩阵。把矩阵初等行变换定义中的“行”换成“列”，就得到了矩阵的初等列变换。矩阵的初等行变换与初等列变换统称初等变换。总可以经过有限次初等行变换可以变成行阶梯形矩阵和行最简形矩阵。是形状最简单的矩阵。
19day-人工智能-机器学习-分类算法-决策树
2401_87710133的博客
08-06 986
学过数据结构与算法的小伙伴应该对树不陌生吧，这里的决策树也是大同小异的，只是每次反之都有一个条件来决定流向的。
【线性代数】其他
最新发布
weixin_45725295的博客
08-09 647
从周末去哪儿玩到决策树：机器学习算法的生活启示
数据爬坡ing的博客
08-07 1233
摘要： 决策树算法模拟了人类日常决策过程，如在选择周末活动时依次判断天气、预算、人数等条件。其核心是"贪心"逻辑，优先选择最具区分度的特征进行分层判断。通过Python实现（使用pandas和scikit-learn），可构建一个基于历史活动数据的决策模型，预测新情况下的最优选择。该模型透明易懂，特征重要性分析（如天气最关键）符合生活经验，但存在过拟合风险。读者可调整参数或新增特征进行实验，体验算法如何将生活经验转化为可计算的决策规则。（149字）
Python实现决策树算法教程
综上所述，本资源是关于使用Python语言实现决策树算法的详细教程或代码实现，旨在帮助用户理解并应用决策树模型进行数据分类或回归分析。通过实际编码实践，用户不仅可以掌握决策树的理论知识，还能在实际问题中应用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值