經典的決策樹包括id3、c4.5、和cart,其中id3和c4.5演算法只有樹的生成，容易造成過擬合。c4.5是id3的改進版，用資訊增益比選擇特徵。
決策樹演算法包括三部分，特徵選擇、樹的生成和樹的剪枝。
cart是應用廣泛的決策樹學習方法，中文名叫分類與回歸樹，英文名是classification and regression tree,既可以用於分類也可以用於回歸。現在基於李航同學的《統計學習方法》cart的寫了一段**。**的部分如下，以後還會修改
#include using namespace std;
struct data;
class dataset
} max = max + 1;
} //求各個類別樣本數目
vectorgettypenum()
int main()
機器學習演算法 決策樹
決策樹類似一中策略或者條件選擇，其中各個節點代表選擇條件，各個葉子結點代表可能達到的結果，決策樹 decision tree 是乙個樹結構 可以是二叉樹或非二叉樹 其每個非葉節點表示乙個特徵屬性上的測試，每個分支代表這個特徵屬性在某個值域上的輸出，而每個葉節點存放乙個類別。使用決策樹進行決策的過程就...
機器學習演算法 決策樹
決策樹的使用主要是用於分類。年齡收入 信用是否學生 是否買電腦年輕高 高是是中年 低中否否 老年中低否 是對於一些適合分類的資料中，考慮各種因素對結果的影響大小進行決策，一般是先選取區分度較高的因素。比如說，年齡大小這個因素在很大程度上影響我們的結果 是否買電腦。那麼，年齡因素將作為第乙個決策因素出...
機器學習演算法 決策樹
1 決策樹直觀理解 假設，已知10人房產 婚姻 年收入以及能否償還債務的樣本，那麼第11個人來，知其房產 婚姻 以及年收入情況，問他是否能償還債務？2 前置知識 理解決策樹，我們必須知道一下概念 資訊熵 描述系統的不確定度，熵越高，代表系統越混亂，包含的資訊量也就越多，其公式 例 計算前10個樣本能...