机器学习-决策树（decision tree）

机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮性（算法中当有噪音和某些值缺失时，算法能否依然很好）可规模性可解释性（能否很好的解释模型）一、什么是决策树？ 1、判定树（决策树）是一个类似于流程图的树结构，其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 2.决策树是机器学习中分类方法中的一个重要算法 3.熵（ent...

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决策树剪枝算法原理　损失函数　正则化

算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。同样层数的决策树，叶结点的个数越多就越复杂；同样的叶结点个数的决策树，层数越多越复杂。剪枝前相比于剪枝后，叶结点个数和层数只能更多或者其中一特征一样多，剪枝前必然更复杂。层数越多，叶结点越多，分的越细致，对训练数据分的也越深，越容易过拟合，导致拟合测试数据时反而效果差。算法基本思路：剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点，并将其上层的

直观。决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每个分支是一个新的决策结点，或者是树的叶子。每个决策结点代表一个问题或决策，通常对应于待分类对象的属性。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。沿决策树从上到下遍历的过程中，在每个结点都会遇到一个测试，对每个结点上问题的不同的测试输出导致不同的分支，最后会到达一个叶子结点，这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用若干个变量来判断

决策树概念初步理解

形象解读（ID-3算法）熵值代表集合内部的混乱程度以色泽为属性计算信息增益三如何利用熵原理构造决策树（以天气和游玩的关系为例）四信息增益率（改进的C4.5算法）如何解决信息样本的属性很多...b站学习视频——机器学习经典算法（2）——决策树与随机森林决策树讲解（附源码）南开大学决策树（还没有看）一决策树概述二熵原理形象解读

决策树模型-理论基础

node）和叶节点（leaf node），内部结点表示一个特性或属性，也结点表示一个类。用决策树分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子节点；这时，每一个子节点...“分而治之”（divide-and-conquer）策略。决策树的生成是一个递归过程，在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回：（1）当前结点包含的样本全属于同一类别，无需

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