决策树基本流程

最新推荐文章于 2025-09-26 15:19:13 发布
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本文深入探讨决策树学习方法，解析其如何通过样本属性判断，构建泛化能力强的决策树，以处理未见示例。

       决策树学习是基于样本，对各个属性一次判断，最终得出判断结果，产生一棵泛化能力强的，能处理未见示例的树。

 

递归返回的三种情形：

 

决策树生成算法流程图
fangyuanqi的博客
01-14 1万+
输入：数据集D Created with Raphaël 2.1.0开始数据集中所有样本都属于同一类？生成叶节点，标记为该类结束特征集A是否为空？选择数据集中占比最多的类是否特征集A中所有特征只有一个取值？选择最优划分的特征a(算法:ID3,C4.5,CART...)遍历特征值特征值是否遍历完？根据特征值生成数据子集yesnoyesnoyesnoyesno
机器学习-决策树（基本流程、划分选择）
lullaby_UUN的博客
11-16 5489
决策树（基本流程、划分选择）ID3算法
决策树建模完整流程
ywj_1991的博客
02-21 1万+
一.数据处理,(一) 数据预处理(二)训练、测试数据分割, 二.试探建模极限, 三.参数调优(预剪枝),1.参数网络扫描,2.参数评估,3.待调优参数列表 四.后剪枝调优,(一) 打印决策树相关信息,(二) 剪枝,五.模型提取,决策树建模完整流程主要有五个： 1.数据处理,2.试探建模极限,3.参数调优,4.后剪枝,5.模型提取本文只作流程介绍，完整代码见《决策树建模完整代码》
决策树（Decision Tree）——随机森林（Random Forest）详细解读
最新发布
weixin_75248215的博客
09-26 1919
决策树是一种基于树形结构的监督学习算法，用于分类和回归任务。核心算法包括ID3、C4.5和CART，分别使用信息增益、信息增益率和基尼指数作为特征选择标准。构建过程包括特征选择、树生成和剪枝，通过递归划分数据集形成决策规则。C4.5和CART算法改进了ID3的不足，能处理连续属性和缺失值。决策树易于理解和实现，但需注意过拟合问题，可通过预剪枝和后剪枝优化。实际应用中，算法对MNIST数据集的分类效果良好，准确率较高。
决策树基本流程及其实现
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周志华《机器学习》笔记 仅供学习使用 决策树也称作判定树，是一类常见的的机器学习方法。周志华老师在其书《机器学习》中，以二分类任务为例给我们讲解了决策树的基本流程。 我们希望从给定的训练集学的一个模型，此模型可以对新的示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正常吗”这个问题的“决策”或“判定”过程。 决策树是基于树结构来进行决策的，这也是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。...
机器学习07:决策树基本流程
Edward_Legend的博客
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什么是决策树
决策树的原理及其实现
ZP745210的博客
10-31 3900
决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。
Python3.0 实现决策树算法的流程
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决策树是一种常用的人工智能算法，它通过一系列的规则判断来做出预测，广泛应用于分类问题。在Python3.0中实现决策树算法，通常包括以下几个关键...但理解上述基本步骤对于深入掌握决策树算法及其工作原理至关重要。
决策树基本概念和构建过程
acxcr_007的博客
04-21 1779
在上面的例子中，我们使用信息增益作为特征选择的指标，这是决策树常用的指标之一。例如，对于样本{x1=0, x2=1}，从根节点开始，根据特征x1的取值为0，进入左子树。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的特征选择指标、处理方法和剪枝策略等，以获得更好的性能和泛化能力。可以看出，两个特征的信息增益相同，因此任选一个特征作为根节点。假设有一个数据集，其中包含5个样本，每个样本有两个特征：x1和x2，以及一个类别：y。剪枝：在构建完整个决策树后，可以进行剪枝操作，去除一些不必要的节点，避免过拟合。
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决策树分类_IDl_envi_决策树_决策树分类_
09-29
在ENVI Classic中，用户可以创建自定义的算法和工作流程，以适应特定的遥感任务，决策树分类就是其中的一种。 IDL是美国ITT公司开发的一种面向对象的编程语言，特别适合于科学计算和数据可视化。在遥感领域，IDL常...
1W1H：决策树是什么，基本步骤
lamanchas的博客
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是什么 决策树，顾名思义是在模仿人类做决策时的思路。常用于决策或预测。 人在决策时，基于过往经验进行分析，就能对经验外的场景，做出判断。 这些经验，在决策树算法中就是‘特征属性’，得到的决策和判断，在算法中就称为‘类别’或者‘标签’。这个根据特征属性进行分析获得分类的过程，就是决策树模型。 比如，相亲介绍时，通过对对方的条件进行分析，比如身高、学历、工作、爱好等，是否符合自己的条件，来决定要不要和这个人见面。 其中身高、学历、工作、爱好，这4个就是算法中的 特征/属性。你要求的条件是，身高170-
决策树建模分析流程
weixin_44769733的博客
09-06 666
决策树建模流程 一:数据处理 先划分数据集 缺失值填充 0/1转码 虚拟变量处理 相关关系对比,删除相关关系大的部分特征 等等 二:建模 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = DecisionTreeClassifier(random_state=420,class_weight='balanced') cvs = cross_v
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但行好事，莫问前程
02-24 1439
1、基本算法流程 决策树的构造是一个递归的过程，有三种情形会导致递归返回：(1) 当前结点包含的样本全属于同一类别，这时直接将该节点标记为叶节点，并设为相应的类别；(2) 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分，这时将该节点标记为叶节点，并将其类别设为该节点所含样本最多的类别；(3) 当前结点包含的样本集合为空，不能划分，这时也将该节点标记为叶节点，并将其类别设为父节点中所含...
一文理解决策树：原理、数学公式与全流程实战讲解
qq_22841387的博客
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