我們可以這麼說，如今我們所處的時代就是大資料時代，我們在大資料時代力爭做到從資料中獲得有用的知識以便於在未來的生活中加以運用，這就離不開資料探勘技術。所謂資料探勘並不是挖掘大量的資料，而是挖掘有用的資料，就像挖礦一樣，我們必須找到乙個我們需要的資料，這就用到了決策樹的知識。
1.決策樹的現狀
現如今，企業也開始漸漸的使用資料探勘的技術，通過相關的資料分析可以降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等。而資料探勘中的技術也有很多，比如聚類分析，比如決策樹。一般來說，如何挖掘資料的價值，以及分析資料產生的相關影響，主要通過統計方法，運用機器學習演算法。針對目標用大量的樣本進行訓練和學習，直到確認較為合理的分析模型。決策樹是機器學習演算法中的乙個基本方法，用於處理分類問題，下面我們就給大家講述一下決策樹的知識。
2.決策樹的概念
決策樹就是一種從無次序、無規則的樣本資料集中推理出決策樹表示形式的分類規則方法。它採用自頂向下的遞迴方式，在決策樹的內部節點進行屬性值的比較並根據不同的屬性值判斷從該節點向下的分支，在決策樹的葉節點得到結論。因此從根節點到葉節點的一條路徑就對應著一條規則，整棵決策樹就對應著一組表示式規則。由於這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝幹，故稱為決策樹。在機器學習中，決策樹是乙個**模型，他代表的是物件屬性與物件值之間的一種對映關係。
3.決策樹演算法的步驟
決策樹演算法分為兩個步驟：一是樹的生成，開始時所有的資料都在根結點、然後遞迴進行資料分片；二是樹的修剪，就是去掉一些可能是噪音或者異常的資料。而這些步驟中的每乙個步驟都是十分重要的，我們在使用決策樹做資料探勘的時候一定不能忽視這些問題。
資料探勘 決策樹
分類是資料探勘的乙個非常重要的主題，現實中的很多問題都和分類密切相關。我們日常正是因為有了分類技巧，才能對不同的事物 場景採取不同的應對方式。資料分類可以看做是乙個兩步的過程。第一步是學習過程，我們根據所需要分析的問題和資料建立乙個分類器classifier。用我們選擇好的訓練元組對分類器進行訓練，...
資料探勘 決策樹
決策樹是以樹狀結構表示資料分類的結果 非葉子結點代表測試的條件。分支代表測試的結果 1.資訊熵 informationentropy 是度量樣本集合純度最常用的一種指標。2.基尼係數 gini 是度量樣本集合不確定性指標。基尼指數與熵可近似看做是統一概念，都是越大，確定性越差 基尼指數和資訊熵的影象...
資料探勘之決策樹
熟悉掌握決策樹的原理，熟練掌握決策樹的生成方法與過程 anaconda sklearn pydotplus 決策樹是乙個非引數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。演算法的目標是通過推斷資料特徵，學習決策規則從而建立乙個 目標變數的模型。from sklearn import tree x 0 0 ...