z583636762的博客

输入：训练集D=｛（x1，y1）,(x2, y2)...(xm, ym)｝;    属性集A={a1, a2, ..., ad}  过程：函数TreeGenerate（D, A） 1. 生成结点node； 2. if ( D中样本全属于同以类别C)     { 3. 将node标记为C类叶节点； return 4. end if } 5. if ( A=Ø OR D中样本在A上

决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。 1. 决策树ID3算法的信息论基础

在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了。由于CART算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，先从CART分类树算法开始，重点比

之前对决策树的算法原理做了总结，包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法，主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法，结果的可视化以及一些参数调参的关键点。 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 　　　　scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类

每次import graphviz时，输入如下代码： import os os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/' import graphviz syr亲测，即可解决问题 下面为某次running文件示例： """ @author: Vincnet_Sheng @