Decision Tree（决策树算法）

最新推荐文章于 2024-09-29 08:42:56 发布
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本文介绍了决策树这一常用的机器学习方法。决策树是一种易于理解和使用的分类器，通过对训练数据的学习构建决策树模型，能够高效地对未知数据进行分类。决策树的优点包括良好的可读性和描述性，以及高效的预测能力。
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：
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Python:实现decision tree决策树算法(附完整源码)
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07-29 1656
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08-27 420
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Decision Tree算法（决策树）
Nancy的博客
07-02 1904
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。 ...
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法
热门推荐
天泽28的专栏
04-18 10万+
决策树（decision tree） 说明：这篇博客是看周志华老师的《机器学习》（西瓜书）的笔记总结，博客中有大段文字摘自周老师的《机器学习》书，仅供学习交流使用。转载博客务必注明出处和作者，谢谢。 决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experiments in Induction”，但真正让决策树成为机器学习主流算法的还是Quinlan（罗斯.昆兰）大神（2011年
决策树-Decision Tree 算法（一）
Stay Focused And Work Hard !!!
03-01 3217
前言：什么是决策树算法 Decision Tree 算法是一种可用于对实例进行分类的树结构。 其结构组成：非叶子节点与叶子节点，非叶子节点表示一个特征或划分实例类别的条件，叶子节点表示一个类别。 决策树是既能够用于分类，也能用于回归的有监督学习算法。 一、决策树算法原理 通过对训练数据进行学习最终构建成一棵泛化能力强的分类树； 根据步骤 1 生成的树对待预测的实例进行预测，决策的...
机器学习经典算法——决策树（Decision Tree）
1+1=王的博客
02-27 2608
决策树是⼀种分⽽治之的决策过程。⼀个困难的预测问题，通过树的分⽀节点，被划分成两个或多个较为简单的⼦集，从结构上划分为不同的⼦问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分⽀节点的⼦集越来越⼩，所需要提的问题数也逐渐简化。当分⽀节点的深度或者问题的简单程度满⾜⼀定的停⽌规则时, 该分⽀节点会停⽌分裂。决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由结点和有向边组成。结点分为内部节点和叶结点，其中内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示类别。从顶部根节点开始，所有样本聚在一起。
决策树算法（decision tree） （上）
小熊猫的博客
03-01 859
一 决策树 决策树算法（decision tree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。 决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。 决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，...
python 实现decision tree决策树算法
最新发布
luthane的博客
09-29 1153
决策树算法（Decision Tree Algorithm）是一种基于输入特征对实例进行分类的树结构模型，主要用于分类和回归任务。其基本原理是根据训练数据的特征属性和类别标签之间的关系，生成一个能够对新样本进行分类或回归的模型。一、基本概念决策树：一种树形结构，每个非叶子节点表示一个特征或划分实例类别的条件，每个叶子节点表示一个类别或回归值。分类与回归：决策树既可用于分类问题，也可用于回归问题。典型算法：ID3、C4.5、CART等。二、基本原理。
Objective-C实现decision tree决策树算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-21 850
Objective-C实现decision tree决策树算法(附完整源码)
DecisionTree决策树数据挖掘算法的实现（Java）
03-16
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，转化为决策树算法可接受的形式。 - 特征选择：计算所有特征的信息增益或信息增益率，选择最优特征进行划分。 - 数据划分：根据最优特征创建子集，重复此过程直到所有实例...
机器学习实战-56: 决策树分类算法(Decision Tree)
智能多媒体
10-02 1206
决策树(Decision Tree)分类算法属于监督学习算法。决策树(Decision Tree)分类算法是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。著名的决策树包括：ID3、C4.5、C5.0和CART算法等，这些算法的决策树的结构、剪枝的方法和策略略有不同。
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
07-07 1万+
决策树(Decision Tree,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构形式表达的预测分析模型。决策树属于监督学习（Supervised learning），根据处理数据类型的不同，决策树又为分类决策树与回归决策树。最早的的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5和CART等。
决策树归纳算法Decision Tree
lengo的专栏
12-03 1190
本算法依据《数据挖掘概念与技术》第三版（韩家炜）中决策树归纳算法Decision Tree来实现的，DT算法的伪代码如下（截图）： Decision Tree算法的主程序：clc; clear; %%%% first step----to construct the decision tree, the training tuple data %%%% should be load fi
Decision tree(决策树)算法初探
weixin_30444105的博客
08-12 473
0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1：决策树模型的不同角度理解 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以被看作是if-then的规则集合；也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合：由...
DecisionTree
zhao_crystal的博客
08-18 1358
1.什么是决策树，决策树算法的直观理解 案例1： 案例2： 为了可视化，载入鸢尾花数据集的后两个特征，用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 对数据进行分类 具体程序见： 分类结果和对应的决策树如下图所示： 2. 决策树的性质及作用 2.1性质：决策树算法为非参数学习算法（KNN也为非参数学习算法） 非常好的可解释性 一般CART（Cl...
决策树（decision tree）算法
AlexGeek
10-20 779
*机器学习中分类和预测算法的评估： 准确率 速度 强壮性 可规模性 可解释性 1.什么是决策树/判定树（decision tree）？        判定树是一个类似于流程图的树结：其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层是根节点。 2.熵（entropy）概念       信息是一个抽象的概念，那应该如何度量...
【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战
知不足而奋进，望远山而前行
10-11 5万+
节点在分割之前必须具有的最小样本数：叶子节点必须具有的最小样本数：叶子节点的最大数量：在每个节点处评估用于拆分的最大特征数（除非特征非常多，否则不建议限制最大特征数）max_depth：树最大的深度。
决策树算法
向着光的那方
01-16 6万+
1.1 算法导入 决策树基于“树”结构来进行决策。 1.2 决策树定义 决策树( Decision Tree) 又称为判定树，是数据挖掘技术中的一-种重要的分类与回归方法，它是一-种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型。 决策树(Decision Tree) 是有监督学习的一种算法。 决策树有两种:分类树和回归树。 1.3 决策树发展 第一个决策树算法: CLS (Concept Learning System) 使决策树受到关注、成为机器学习主流技术的算法: I...
【机器学习实验二】决策树(Decision Tree)及其在图像识别任务上的应用
Yann的博客
10-26 8006
经典有监督学习算法：决策树(Decision Tree) 文章目录经典有监督学习算法：决策树(Decision Tree)1.算法简介2.算法思想3.算法训练流程3.1 算法的大致流程3.2 算法的伪代码3.3 经典的属性划分方法3.3.1 先验知识 : 信息熵与条件熵信息熵的Python代码实现3.3.2 信息增益 (代表算法：ID3)信息增益python代码实现3.3.3 信息增益率 (代表算法：C4.5)信息增益率python代码实现3.3.4 基尼系数 (代表算法：CART)信息增益率python代
掌握机器学习决策树算法，实现DecisionTree教程
资源摘要信息:"机器学习算法之决策树...总之，'机器学习算法之决策树DecisionTree实现.zip'这个压缩包提供了一个宝贵的资源，无论是对于初学者还是有经验的开发者，都能在学习和应用决策树算法方面提供实质性的帮助。
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