定义：决策树是一种分而治之(DivideandConquer)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(RecursivePartitioning)。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...

CART是一棵二叉树，每一次分裂会产生两个子节点。CART树分为分类树和回归树。分类树主要针对目标标量为分类变量，比如预测一个动物是否是哺乳动物。回归树针对目标变量为连续值的情况，比如预测一个动物的年龄。如果是分类树，将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性；如果是回归树，选择能够最小化两个节点样本方差的分裂属性...

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1、修改graphviz配置文件   <dir>C:WINDOWSFonts</dir>更改为<dir>~/.fonts</dir>   2、将决策树dot_data文件保存下来 fromsklearn...

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前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。美国金融银行业的大数据算法：随机森林模型+综合模型...

1.报错一：TypeError:write()argumentmustbestr,notbytes将决策树写入磁盘的代码如下：1defstoreTree(inputTree,filename):2importpickle3fw=open(filename,'w')4pickle.dump(inputTree,fw)5f...

决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计...

作者：桂。时间：2017-05-06 08:39:37链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815772.html 前言还是李航的《统计学习方法》，主要是决策树的内容，主要包括ID3、C4.5以及对应的剪枝方法。内容为自己的学习记录，可能读起来会前言不搭后语...

ID3，C4.5算法缺点ID3决策树可以有多个分支，但是不能处理特征值为连续的情况。在ID3中，每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有取值来切分，也就是说如果一个特征有4种取值，数据将被切分4份，一旦按某特征切分后，该特征在之后的算法执行中，将不再起作用，所以...

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...

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 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...