决策树：从根节点开始一步步到叶子节点，所有的数据最后都落到叶子节点里面，既可以用来做分类也可以用来做回归 树的组成： 1.根节点(第一个参数) 2.非子叶节点与分支: 中间过程 3. 子叶节点，最终的决策结果 对于一些连续的变量来说，通常使用一刀切的方式。 决策树的训练与测试 ...
参考：《机器学习》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、简介 决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅...
一、优点： 1.引入了两个随机（样本随机、特征随机），所以不容易陷入过拟合。 2.由于树的组合，可以处理非线性数据。 3.训练结束后，模型可以给出feature的重要程度。 二、缺点 1.随机森林的决策树个数较多时，训练时间和空间会较大。 2.在某些噪音较大的样本集中，容易陷入过拟合。 三、框架参数 1. n_estimators: 弱学习器的最大迭代次数...
数据挖掘作业，要实现决策树，现记录学习过程 win10系统，Python 3.7.0 构建一个决策树，在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: from sklearn.datasets importload_iris from sklearn.tree importDecisionTreeClassifier iris =l...
在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念（用了adaboost昨晚集成学习的例子），其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现， 上两篇我们学习了cart（决策分类树），决策分类树也是决策树的一种，也是很强大的分类器，但是cart的深度太深，我们可以指定cart的深度使得cart变成强一点的弱分类器。 在决策树到集成学...
参数解析 参数 DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor 特征选择标准criterion 可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 可以使用"m...
第5章 决策树 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建...
决策树模型 优点：高效简单、易于理解，可以处理不相关特征。 缺点：容易过拟合，训练集在特征上是完备的 决策树过程：特征选择、划分数据集、构建决策树、决策树剪枝 决策树选择最优的划分特征，将数据集按照最优划分特征的取值划分成不同的子集，然后依次对子集重复上述步骤，指导子集中数据都归属于同一个类别，或者没有特征可以再划分了。 特征选择通常有...
1、决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难。典型的如异或（XOR）逻辑，决策树并不擅长解决此类问题。 决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点。 J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策...
数据挖掘中分类算法小结_数据分析师 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical Label);预测方法(Prediction )...