Decision Tree算法（决策树）

最新推荐文章于 2025-05-23 09:06:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 决策树 随机森林
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本文详细介绍了决策树算法，包括定义、主要思想、特征选择（信息增益、增益率、基尼指数）和剪枝处理。还讨论了随机森林的概念，它是决策树的扩展，通过数据和属性的随机选取构建多个子树来提高预测性能。

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Decision Tree算法（决策树）

1.定义

决策树是一种十分常用的分类方法。

决策树是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节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，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，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，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

 

2.主要思想

决策树分类主要思想是通过特征选择和剪枝在已有的样本数据上建立一棵决策树。常见的决策树算法包括 ID3、C4.5、CART、随机森林等。

2.1特征选择

即如何选择最优划分属性。

随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越来越高。如何衡量一个数据集纯度，这里就需要引入数据纯度函数。下面将介绍两种表示数据纯度的函数。

2.1.1.信息增益

“信息熵”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

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机器学习算法之决策树（decision tree）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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01-15 350
决策树是以类常见的机器学习方法，决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。因为实在是太懒了，不想一个一个字敲了，纯属学习总结：
Decision Tree_decisiontree_决策树_python_
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在Python中实现决策树算法，首先需要导入相关的库，如`sklearn.tree`和`sklearn.datasets`。`sklearn.tree`包含了决策树模型的构建和评估工具，而`sklearn.datasets`可以用来加载数据集，如鸢尾花（Iris）数据集，这...
CART.zip_CART_CART算法_CART算法matlab_decision tree_决策树算法cart
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决策树是一类算法的总称，包括ID3、C4.5、CART等。CART是其中一种，主要区别在于它处理连续数值型数据时采用的是二分法，而其他如C4.5则可能产生非二叉树。 **3. MATLAB实现CART：** MATLAB中的`CART.m`文件很可能...
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标题"jueceshu.rar_CART决策树_decision tree_matlab 树_决策树代码_决策树算法"表明这是一个关于使用MATLAB实现CART决策树算法的资源包，可能包含了代码示例和相关说明。其中，“jueceshu.txt”可能是对CART决策树...
C4_5.zip_c4.5_decision tree_决策树c4.5_决策树算法c4.5_数据分类
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机器学习经典算法——决策树（Decision Tree）
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