它一般会优先选择有较多属性值的Feature，因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益，信息增益反映的是，在给定一个条件以后，不确定性减少的程度，这必然是分得越细的数据集确定性更高，也就是条件熵越小，信息增益越大。为了解决这个问题，C4.5就应运而生，它采用信息增益率来作为选择分支的准则。信息增益率定义为： ...

你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数据，然后给出游戏的答案。如下表假如我告诉你，我有一个海洋生物，它不浮...

 决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。相亲 相亲决策树女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面三篇写了线性回归，lasso，和LARS的一些内容，这篇写一下决策树这个经典的分类算法，后面再提一提随机森林。关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术...

 决策树及其集合是分类和回归的机器学习任务的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。诸如随机森林和增强的树集合算法是分类和回归任务的最佳表现者。决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分...

1、决策树决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类，直到所有特征消耗完（选择剩下数据中出现次数最多的类别作为这堆数据的类别），或剩下的数据全为同一类别，不必继续划分，至此决策树构建完成，之后我们依照这颗决策...

前些天学习了一下决策树算法（ID3、C4.5、cart算法），今天实际练习一下。https://github.com/cystanford/Titanic_Datatrain.csv是训练数据集，包含特征信息和存活与否的标签；test.csv:测试数据集，只包含特征信息。我们需要做的，就是使用训练集的数据，构建决策树，...

C4.5是对ID3的一个优化，它依据信息增益率来进行属性选择。关于决策树。请參见：http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46299681关于ID3，请參见：http://blog.csdn.net/Bone_ACE/article/details/46312215C...

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueAug0916:15:032016@author:Administrator"""importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklear...

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifiern_features=200X,y=datasets.make_classification(7...

>>[x,y]=meshgrid(-1:0.1:2,-1:0.1:2);>>z=-x-1.5*y+2;>>surf(x,y,z)现在有：x=0.7；y=0.9求出：z=-0.05在书中，如果Z<=0，则结果预测为成年猫。因此决策平面应该整体向上移动0.05，所有在决策平面及决策...

决策树算法原理(ID3，C4.5)决策树算法原理(CART分类树)CART回归树 　　决策树的剪枝是通过极小化决策树整体的损失函数。(决策树的生成只考虑局部最优，决策树的剪枝考虑全局最优)　　设树T的叶节点为t，个数为|T|，该叶节点有Nt个样本点，其中k类的样本点有Ntk 个，k=1,2,...,...

决策树算法原理(CART分类树)CART回归树 决策树的剪枝 　　决策树可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时特别适合集成学习比如随机森林。 　 1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，昆兰把这个算法叫做ID3。　　熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物...

·来自：https://mp.weixin.qq.com/s/tevVm0jlS6vZ3LCnczWD0w前言李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝。根据书的内容，做总结如下。 目录决策树不确定性的度量方法决策树的特征筛选准则决策函数的损失函数评估决策树最优模型的构建步骤决策树的...

 决策树模型练习：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview1.监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估：　　a.准确率　　b.速度　　c.强壮行　　d.可规模性　　e.可解释性 2.什么是决策树/判定树（decisiont...