决策树

最新推荐文章于 2025-09-04 16:11:29 发布
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文章标签： 数据结构与算法
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西瓜书读书笔记，如有错误欢迎指正，word中写的笔记公式粘不上来嫌麻烦所以截的图片。

 

     

 

参考 ： 《西瓜书》周志华

转载于:https://www.cnblogs.com/LeslieForever/p/9256065.html

【机器学习-15】决策树（Decision Tree，DT）算法：原理与案例实现
qq_38614074的博客
04-10 2万+
决策树算法是机器学习领域中的一种重要分类方法，它通过树状结构来进行决策分析。决策树凭借其直观易懂、易于解释的特点，在分类问题中得到了广泛的应用。本文将介绍决策树的基本原理，包括熵和信息熵的相关概念，以及几种经典的决策树算法。
算法——决策树
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
【机器学习实战】3、决策树
热门推荐
呆呆的猫的博客
03-13 37万+
(声明：本文内容来自机器学习实战和统计学习方法，是两者的整合，并非来自单个书籍）决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。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。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测
【机器学习】决策树（理论）
酱懵静的博客
03-02 5万+
决策树（Decision Tree）是一种分类和回归方法，是基于各种情况发生的所需条件构成决策树，以实现期望最大化的一种图解法。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。它的运行机制非常通俗易懂，因此被誉为机器学习中，最“友好”的算法。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点（圆）和叶结点（矩形）。其中，内部结点表示一个特征（属性）；叶结点表示一个类别。而有向边则对应其所属内部结点的可选项（属性的取值范围）。
决策树基础概论
hello.reader
09-11 1959
在机器学习领域，决策树（Decision Tree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并且无需对数据进行过多预处理，如标准化或归一化。为了更好地理解决策树的结构，我们使用Mermaid。
决策树算法
无风听海
03-07 5560
决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.dot文件； DecisionTreeClassifier初始化中的random_state可以确保每次执行结果的不变性； from sklearn.datasets import load_iris from skle
决策树详解
tt丫的博客
07-20 2万+
其中被称为属性a的“固有值”属性a的取值有，其中表示D中所有在属性a上取值为的样本集合。属性a的可能取值数目越多（V越大），IV(a)的值通常会更大。（1）基尼值Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。Gini(D)越小，数据集D的纯度越高，不确定性越小。（2）基尼指数。...
决策树算法介绍：原理与案例实现
梦旅人的博客
06-18 1697
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。
决策树的剪枝
guanze1的博客
11-21 9052
决策树剪枝
机器学习+决策树+python实现对率回归决策树
04-28
对于正确率相同的节点，选取优先遍历的属性作为根节点，与基于信息增益进行划分选择的方法相比，可知两种方法绘制的决策树正确率均为100%，但对率回归方法容易忽略在同一正确率下划分较佳的节点，从而使决策树层数...
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...
基于决策树的鸢尾花分类
04-21
【基于决策树的鸢尾花分类】 决策树是一种广泛应用的机器学习算法，尤其适用于分类问题。在本案例中，鸢尾花的分类是基于决策树模型进行的。鸢尾花有三个不同种类：Iris Setosa (Se)，Iris Versicolour (Ve)，和 ...
决策树分类实验（乳腺癌）.zip_wpbc数据集_乳腺癌数据_决策树 cancer_决策树分类程序（使用乳腺癌数据集）_决策树数
07-15
决策树是一种广泛应用于数据分析和机器学习的算法，尤其在分类问题中表现突出。在这个"决策树分类实验（乳腺癌）"中，我们看到一个利用决策树进行乳腺癌预测的实例。该实验基于wpbc（Wisconsin Breast Cancer）数据...
基于python 的决策树判断是否降雪【机器学习课程设计】
06-27
【作品名称】：基于python 的决策树判断是否降雪【机器学习课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】...
AMD KFD 技术分析 3-1: alloc memory in hsakmt
最新发布
deeplyMind
09-04 165
本文分析了ROCm HSAKMT库中的核心API hsaKmtAllocMemory 的实现原理。该API为上层应用提供统一的内存分配接口，支持多种内存类型（VRAM、系统内存等）。文章详细解析了其参数校验、标志冲突检查、分配类型选择（系统内存、VRAM或Scratch内存）以及与aperture管理器的交互过程。同时介绍了典型使用场景（如VRAM分配、SVM一致性内存等）和内存管理机制（包括对象追踪、释放流程）。该API通过底层aperture管理和红黑树实现高效的内存分配与安全控制，支持多GPU共享和进
【链表】2.两两交换链表中的节点（medium）
2402_85428625的博客
09-04 291
给你⼀个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进⾏节点交换）。链表中节点的数⽬在范围 [0, 100] 内。输⼊：head = [1,2,3,4]画图画图画图，重要的事情说三遍~输⼊：head = [1]输出：[2,1,4,3]输⼊：head = []
机器学习-逻辑回归
爱分享，爱ai，用热爱驱动ai学习方向
09-03 1221
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，通过Sigmoid函数将线性结果映射为概率值（0~1）。核心原理包括极大似然估计和对数损失函数，采用梯度下降优化参数。应用场景涵盖金融风控、医疗诊断等领域。Python实现需注意参数配置（solver、penalty等），评估指标包括精确率、召回率、F1值和AUC。案例实践表明，月合约和光纤服务用户具有较高流失风险。该模型适用于处理二分类问题，但样本不均衡时需重点关注召回率指标。
C++八股 —— 手撕字典
m0_46329175的博客
09-03 979
如何使用C++实现一个类似Python字典的数据结构，支持任意类型的value
决策树与Adaboost详解
"这篇资料主要介绍了决策树与Adaboost的相关知识，包括信息增益率、基尼指数、熵和条件熵的概念，以及决策树的学习过程和特点，并提到了几种决策树学习算法如ID3、C4.5和CART。" 在机器学习领域，决策树是一种常用...
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