機器學習 決策樹

決策樹演算法是機器學習中很重要的乙個演算法，她是分類演算法的一種，接觸過機器學習演算法的讀者可能有個印象，機器學習演算法大部分都是針對分類的，為什麼是分類？

從定義上來講，分類任務就是確定物件屬於哪個預定義的目標類。分類問題不僅是乙個普遍存在的問題，而且是其他更加複雜的決策問題的基礎，更是機器學習和資料探勘技術中最龐大的一類演算法家族。解決了分類的問題，其實就已經解決機器學習中最核心的問題了，所以很多演算法都是圍繞分類展開的，這也是機器學習模仿人做決策的起點。

回到決策樹上來，決策樹演算法的核心是像建樹的形式來做決策，也就是說她的分類過程類似建乙個樹，所以稱為決策樹，同時她是屬於監管學習演算法。

知道決策樹的定義之後，接下來我們來詳細了解下決策樹的組成。

決策樹的組成

根節點：根節點是沒有父節點的節點。

父節點：可以分類出子節點的節點。

子節點：子節點由父節點根據某一規則**而來。

葉子節點：葉子節點是沒有子節點的節點。

決策樹的表示

決策點：方框表示。

狀態節點：圓圈表示。

結果節點：三角形表示。

方案枝：線段表示。

接下來我們用決策樹畫乙個現實中的例子。

演算法型別

3.1 id3

3.2 c4.5

3.3 cart

幾個名詞

4.1 資訊熵

4.2 增益率

4.3 基尼指數

4.4 剪枝處理

接下來我們將通過乙個例項來實現乙個決策樹演算法過程，方便讀者加深對決策樹的理解。

參考文獻

1.決策樹

3.資料探勘十大演算法之決策樹詳解（1）

4.如何畫決策樹

5.決策樹詳解

機器學習 決策樹

一 基本概念 決策樹 decision tree 是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示屬於特徵對例項進行分類的過程，它可以認為是if then規則的集合，也可以認為是電議在特徵空間與類空空上的條件概率分布，其主要優點是模型具有可讀性，分類速度快。決策樹的學習通常包括3...

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我覺得決策樹是機器學習所有演算法中最可愛的了 沒有那麼多複雜的數學公式哈哈 下圖是一棵決策樹，用來判斷西瓜是好瓜還是壞瓜 決策過程中提出的每個判定問題都是都對某個屬性的測試，每個測試結果要麼推導出最終結論，要麼匯出進一步判斷的問題，在上次決策結果限定的範圍內做進一步判斷。從上圖可以看出，葉節點對應決...

機器學習 決策樹

一 演算法簡介 決策樹一般都是自上而下來生成的，每個決策後事件 即自然狀態 都可能引出兩個或多個事件，導致結果的不同，把這種結構分支畫成形狀很像一棵樹的枝幹，故稱為決策樹。決策樹能夠讀取資料集合，並且決策樹很多任務都是為了資料中所蘊含的知識資訊，因此決策樹可以使用不熟悉的資料集合，並從中提取一系列規...