决策树概述
决策树利用分层的概念将一个复杂的决策问题分解为多个简单的判断问题，最后逐级得到最大支持度的决策结果。
决策树 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据
缺点：可能产生过度匹配问题
适用数据类型：数值型和标称型
决策树算法原理
决策树概念比较简单，用一个男女相亲的例子来描述决策树原理如下： 示例：使用决策树实现分类器
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2016-05-04 12:04:01
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决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，他提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则方法，决策树分为分类树和回归树，分类树对离散变量最决策树，回归树对连续变量做决策树如果不考虑效率等，那么样本所有特征的判断级联起来终会将某一个样本分到一个类终止块上。实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具有决定性作用的特征，根据其决定性程度来构造一个倒立的树–决定性作用最大的那个特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一...
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2016-04-29 17:45:15
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上篇记录了一些决策树算法，这篇是借OC-SVM填回SMO在SVM中的数学推导这个坑。 参考文献： 这里回顾了SMO求解SVM的具体数学推导。同理SMO算法也可以用来求解OC-SVM，具体的求解的数学推导以后有空再写。 ...
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2016-04-27 20:37:57
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决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程，他提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则方法，决策树分为分类树和回归树，分类树对离散变量最决策树，回归树对连续变量做决策树如果不考虑效率等，那么样本所有特征的判断级联起来终会将某一个样本分到一个类终止块上。实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具有决定性作用的特征，根据其决定性程度来构造一个倒立的树–决定性作用最大的那个特征作为根节点，然后递归找到各分支下子数据集中次大的决定性特征，直至子数据集中所有数据都属于同一...
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2016-04-26 19:51:35
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本文对决策树算法进行简单的总结和梳理，并对著名的决策树算法ID3(Iterative Dichotomiser 迭代二分器)进行实现，实现采用Python语言，一句老梗，“人生苦短，我用Python”，Python确实能够省很多语言方面的事，从而可以让我们专注于问题和解决问题的逻辑。 根据不同的数据 ...
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2016-04-25 00:24:50
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决策树decision tree 什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树） 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期，Quinlan开发了ID3算法（迭代的二分器）Quinlan改迚了ID3算法，称为C4.5算法1984年，多位统计学家在著名的《Classification and reg ...
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2016-04-23 19:58:10
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决策树算法决策树的基本思想与人自身的决策机制很相似，都是基于树结构进行决策，即对于任何问题，我们都先抽出其中的几个主要特征，然后对这些特征一个一个的去考察，从而决定这个问题应该属于的类别。例如我们要去商场买电脑，我们一般要通过考察电脑的CPU，内存，硬盘，显存等这些特征来判断这台电脑是好电脑还是一般电脑，当我们做判断的时候，我们都是首先看这个电脑的CPU怎么样，是i3?i5?还是i7?如果是i7我们...
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2016-04-12 17:32:16
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if-then规则的集合，优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树常用的算法：ID3算法、C4.5算法、CART算法1、熵（entropy，又称信息熵）因此，熵只依赖于X的分布，与X的取值无关。熵越大，随机变量X的不确定性就越大。如果有0概率，令。单位为比特(bit)或纳特(Nat)2、条件熵——表...
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2015-12-29 12:41:50
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RapidMiner的基本使用(一个医疗数据的简单决策树算法分析) RapidMiner的基本使用(一个医疗数据的简单决策树算法分析)需要分析的文件： 右键分别创建读取excel数据，选择属性，设置对象，决策树算法...
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2015-12-21 21:33:45
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什么是决策树决策树算法的具体描述常见的决策树算法算法实现可能遇到的局限性和解决方法与其他算法比较的优缺点决策树的例子及常见算法：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684决策树过渡拟合解决方法：http://www.cnblogs.co...
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2015-11-04 23:14:12
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