决策树<Decision Tree>是一种预測模型，它由决策节点，分支和叶节点三个部分组成。决策节点代表一个样本測试，通常代表待分类样本的某个属性，在该属性上的不同測试结果代表一个分支；分支表示某个决策节点的不同取值。每一个叶节点代表一种可能的分类结果。 使用训练集对决策树算法进行训练，得到一个决策 ...
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2017-06-26 21:22:20
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1、决策树/判定树 决策树/判定树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支表示一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类分布。树的最顶层是根节点 如下图所示，根节点为Play 9 + Don't Play 5，根据OUTLOOK属性产生三个分支sunny、overc ...
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2017-06-01 16:54:14
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ID3决策树实现源码（Python版）,机器学习经典算法起步阶段，欢迎讨论交流。 ...
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2017-05-30 18:02:09
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SparkMLlib回归算法之决策树 （一），决策树概念 1，决策树算法（ID3，C4.5 ，CART）之间的比较： 1，ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。 2 ID ...
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2017-05-24 17:07:43
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利用ID3算法来判断某天是否适合打网球。 （1）类别属性信息熵的计算由于未分区前，训练数据集中共有14个实例， 其中有9个实例属于yes类（适合打网球的），5个实例属于no类（不适合打网球）， 因此分区前类别属性的熵为： （2）非类别属性信息熵的计算，若先选择Outlook属性。 （3）Outloo ...
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2017-04-23 00:52:17
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在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。决策树模型通过构造树来解决分类问题。首先利用训练数据集来构造一棵决策树，一旦树建立起来，它就可为未知样本产生一个分类。在分 类问题 ...
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2017-04-17 10:01:42
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使用R实现决策树分析 决策树算法也是数据挖掘的核心算法之一，使用树形结构模型进行知识表达。非叶子节点为分支条件，叶子节点为决策条件。 分支算法主要使用的信息增益，这里不再详述。本篇案例主要也是使用weather数据集建立决策树模型，使用Rattle的model工具栏的Tree选项，rattle包的安 ...
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2017-04-14 00:22:23
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最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量 ...
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2017-04-05 22:09:53
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K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做 ...
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2017-04-05 22:09:12
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sklearn模块提供了决策树的解决方案，不用自己去造轮子了（不会造，感觉略复杂）： 下面是笔记： Sklearn.tree参数介绍及使用建议 参数介绍及使用建议官网： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.Dec ...
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2017-03-30 19:46:18
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