深度学习核心技术精讲100篇（七十六）-分类-决策树

最新推荐文章于 2025-03-31 09:00:00 发布
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分类专栏： MATLAB深入理解高级教程（附源码） 文章标签： 决策树 深度学习 分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/108404508
本文详细介绍了决策树的基本原理，包括如何使用树状结构表示数据，信息熵和信息熵增益的概念，以及ID3算法的实现过程。通过实例分析，展示了如何通过信息熵增益选择最优属性，并讨论了防止过拟合的剪枝策略。同时，提到了在MATLAB中实现决策树的可能性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、决策树

所谓决策树，就是自顶而下树形的结构，每一个节点都是一个属性。用决策树解决问题就是根据数据属性一层一层做决策的过程

好处：结构清晰，模仿人类思考的流程。

以下为某商品经过推销后，收集回来的客户信息，包括居住地区、住房类型、收入、是否老客户四种属性，最后一列代表该客户买没买。

1.用树状的结构表示上面的信息表格，我们能分析出那些规律？

①   住在农村的客户都买了；

②   住在郊区的低收入人群比高收入人群更喜欢本商品；

③   住在城里的客户，买过一次就不会再买了。

2.换一种属性顺序来划分，决策树也可以像下面这样：

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AI：54-基于深度学习的树木种类识别
一键难忘的博客
11-04 1290
本文介绍了基于深度学习的树木种类识别技术。我们将通过深度学习模型和图像处理技术实现对树木的自动识别与分类。首先，我们将介绍深度学习的基本原理和相关算法。接着，我们将详细说明树木种类识别的数据准备、模型构建和训练过程。最后，我们将给出代码示例，帮助读者深入了解和实践该技术。
深度学习核心技术精讲100篇（十九）--GBDT(梯度提升树) 和 Resnet (残差网络)的原理
wenyusuran的专栏
07-23 1434
残差 残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。在集成学习中可以通过基模型拟合残差，使得集成的模型变得更精确；在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强。这里笔者选了Gradient Boosting和Resnet两个算法试图让大家更感性的认识到拟合残差的作用机理。 Gradient Boosting 下面的式子时Gradient Boosting的损失函数，其中。 这里的意味着最后通过 Gradient Boosting学习出来的模型，而这个最终的...
基于深度学习的机载高光谱影像树种分类方法研究【附数据】
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11-06 461
（1）像素水平与单木水平树种分类的比较研究 本研究对Mask R-CNN网络的特征提取部分进行了改进，特别是在Bottleneck块中引入了注意力机制，以实现机载高分辨率图像的单木分割。结果表明，基于单木水平的树种分类性能优于基于像素水平的树种分类性能，这可能是因为单木水平的分类能够更准确地捕捉到树种的特征。本研究所提出的网络在不同训练样本比例下均获得了最高精度，且性能不会随着训练样本比例的变化而有较大的改变，为林区小样本数据的树种分类提供了有效的解决方案。
机器学习-深度学习入门--决策树算法(notes2)
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07-28 248
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基于多时相Landsat影像的树种分类
yuanYW7556的博客
10-08 3182
以吉林省抚松县为中心研究区，利用不同时相Landsat-8影像,讨论森林生态系统各地类在不同时相上光谱特征的差异，结合多时相影像的互补信息并使用支撑向量机(SVM)分类方法对森林树种类型进行分类。结果表明，总体分类精度达到73.67%,Kappa系数为0.65,可以满足实际应用需求。 1实验数据 收集覆盖研究区2017年7月和9月无云Landsat-8OLI遥感影像,空间分辨率为30m,陆地成像仪(OLI)共9个波段,成像宽幅为185x185 km,波段信息见表1。为了提高遥感影像的使用质量,保证分类结果的
【论文阅读】用于代表单个树木的机载LiDAR 3D点云针叶树/落叶分类的深度学习
weixin_42898295的博客
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本研究的目的是调查使用深度学习对从机载LiDAR数据中分割的单个树木进行针叶/落叶分类。为了实现深度卷积神经网络（CNN）的处理，我们使用叶子关闭和叶子LiDAR数据设计了两种离散表示：具有四个通道的数字表面模型（DSM × 4）和一组四个2D视图（4×2D）。通过对树冠进行分割生成树冠训练数据集，然后与现场数据进行共配准。使用统计集成过滤程序纠正了由于GPS错误或树木倾斜而导致的潜在错误标签。由于训练数据严重不平衡（~8%针叶树），我们在随机平衡的子样本上训练了CNN的集合。
深度学习核心技术精讲100篇（七十五）-集成学习
wenyusuran的专栏
11-06 1459
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深度学习核心技术精讲100篇（二十五）-58同城是如何构建智能化流量分发的？
wenyusuran的专栏
03-08 1315
导读：58本地服务由数百个细分品类、多个创新业务和国际业务组成，如何构建智能化的流量分发体系是一项挑战，我们通过整合搜索和推荐场景构建了一套统一的流量分发系统，本次分享将主要介绍系统中的算法实践，包括基于信息结构化和用户意图识别的用户表征、召回和排序算法等。 本次分享的主要内容包括： 58同城本地服务生态介绍 本地服务主站流量分发问题与特点 本地服务主站流量分发解法 总结和展望 01 58同城本地服务生态介绍 1. 业务背景 58本地服务事业群，旧称"大黄
【决策树算法精讲第01篇】决策树基础概念与人类决策模拟
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熵数实验室
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在本篇中，我们全面而深入地探讨了决策树的核心概念、结构组成以及它与人类决策过程的紧密联系。决策树通过其独特的树形结构和规则链，将复杂的决策过程简化为直观的可视化表示，让我们能够清晰地理解数据是如何被处理和分类的。然而，正如任何模型一样，决策树也并非完美无缺，它面临着过拟合、不稳定性以及对线性关系不敏感等问题。在后续的文章中，我们将进一步深入挖掘决策树的内部机制，重点讨论如何选择分裂特征（如信息增益、基尼指数等方法）以及如何优化树结构（如剪枝算法），以提高决策树的性能和泛化能力。
如何使用深度学习Yolov5来训练——树叶分类识别数据集 梧桐 银杏 樟叶 杜鹃 桂叶 广玉兰 木槿等10类 树叶分类识别检测
2401_88441190的博客
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深度学习分类算法系列之 -决策树
konglingshneg的博客
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决策树的理解： 决策树是一种一种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对未知数据进行分类，每个分支代表一个属性输出，每个树叶结点代表类或类分布。 决策树包括：根结点、若干个内部结点、若干个叶节点（即目标分类节点）。 例如： 决策树包含三种结点，并用含属性值标记（比如上图中的晴，雨，云）的有向边相连（一定自上向下忽略方向箭头）。 （1）根结点(root node)，用矩...
深度学习在植物种类及病害识别领域的研究
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深度学习各种分类的综述
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Image Classification [LeNet] [AlexNet] [ZFNet] [VGGNet] [SPPNet] [PReLU-Net] [DeepImage] [GoogLeNet / Inception-v1] [BN-Inception / Inception-v2] [Inception-v3] [Inception-v4] [Xception] [MobileNet...
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深度学习——决策树
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一、什么是决策树？ 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0的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用决策分析的一种图解法。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 看图1的举例，用通俗的语言来说决策树，就是将样本不停的按照条件判断，知道能够准确的分类到某一类中。 图1 决策树可以解决回归和分...
深度学习基础01----决策树算法与应用详解
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决策树属于监督学习的一种，是非常常用的分类方法，是机器学习中一个非常重要的算法，那么，什么是决策树？从字面上看“决策树”分为两大部分，“决策”和“树”，“决策”就是判断嘛，那“树“就是说它的形状像树，有结点有分支 如上图所示，决策树是一个类似于流程图的树结构，每个结点代表一个属性上的测试，每个分支代表一个属性的输出，每个树叶结点代表类或类分布，树的最顶层是根结点。 构造决策树之前我们先来了解一个基本概念：熵 1948年，香农提出了“熵”的概念： 一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件
算法-决策树
yimubanggong的专栏
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1.决策树的定义       树想必大家都会比较熟悉，是由节点和边两种元素组成的结构。理解树，就需要理解几个关键词：根节点、父节点、子节点和叶子节点。       父节点和子节点是相对的，说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的父亲节点继续分裂，直至不能分裂为止。而根节点是没有父节点的节点，即初始分裂节点，叶子节点是没有子节点的节点，如下图所示：   图1.1 树的结构
深度学习08 - 决策树
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03-01 1062
部分图片及教程源自 bilibili-等等很简单 1、决策树简介 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
【机器学习】决策树实战与分析
GentleCP的博客
08-19 1096
决策树的实战项目
Python深度学习章节摘要精讲与实践
6. 深度学习各章摘要: 对于深度学习的入门者或进阶者，阅读书籍各章节的摘要能够帮助他们快速抓住每章的核心内容。通过总结和提炼章节要旨，读者能够更快地定位到自己感兴趣或需要加强的部分。 7. 实践与应用: 理论...
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