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...

是什么？有什么算法？数学原理？编码实现算法？简单地理解，就是根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信...

决策树是机器学习的常见算法，分为分类树和回归树。当对一个样本的分类进行预测时使用分类树，当对样本的某一个值进行预测时使用回归树。本文是有关决策树的第一部分，主要介绍分类树的几种构建方法，以及如何使用分类树测试分类。目录如下：1、分类树的基本概念2、采用数据集说明3、划分数据集的几种方式4、构造分类树5、使用分类树测试分...

最近在写一个决策树的程序，苦于每个节点的孩子数目不确定建树困难，通过查询资料发现可以通过容器来写很方便。首先结构体代码如下：typedefstructNode{stringData;//数据存储项，用于保存相应的数据vector<Node*>Children;//孩子节点指针存储，用于存储指向孩子节点的指针...

决策树可以分成ID3、C4.5和CART。CART与ID3和C4.5相同都由特征选择，树的生成，剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类，CART可用于分类与回归。ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的，每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定，比如特征年龄分为（青年，中年，老年），那么改节点下可分为3叉。而CART为...

  看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下：决策树决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下：来一段情景对话：母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！女儿：年纪多大了？母亲：25女儿：长的帅不帅？...

进行科学的决策是项目评估工作中的主要目的之一。科学的决策方法就是对比判断，亦即对拟建项目的备选方案进行比选。但是，决策存在一定的风险性，项目评估工作中的大量决策基本是属于风险型决策。概率分析为在风险条件下决定方案取舍的方法，决策树分析也是常用的风险决策方法之一。所谓决策树分析，就是利用概率分析原理，用树状图描述备选方案...

决策树算法原理(ID3，C4.5)CART回归树 决策树的剪枝 　　　　在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5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。对这些问题，CART(ClassificationAndRegressionTre...

1.1、问题的引入2、一个实例3、基本概念4、ID35、C4.56、CART7、随机森林2.我们应该设计什么的算法，使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类，以决定能否贷款?  一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅...

　　GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终...

决策树优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺少不敏感，可以处理不相关特征数据缺点：过拟合决策树的构造熵：混乱程度，信息的期望值 其中p(xi)是选择分类的概率熵就是计算所有类别所有可能值包含的信息期望值，公式如下：（公式2）构造基本思路信息增益=初始香农熵-新计算得到的香农熵（混乱程度下降的多少...

转载 2012年11月29日19:12:19131012在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章，转载记录一下：        GBDT(Gradient Boosting Decision ...

 技术小能手 2018-06-0414:39:46 浏览848分布式 性能 神经网络 还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗？今天，ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT。在这...

#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdfromscipy.interpolateimportlagrangefrommatplotlibimportpyplotaspltfromrandomimportshufflefromkeras.modelsimportSequential#导入神...