# 决策树算法简介及Python实现
决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其核心思想是通过一系列简单的决策规则，将数据划分成不同的类别。在本篇文章中，我们将介绍决策树的基本原理，并通过Python代码展示如何使用决策树进行分类。
## 决策树的基本概念
决策树是树形结构的学习模型，其中每个节点表示一个特征（属性），每条边表示一个特征值的判断，叶子节点则表示最终的决策（即
Python机器学习日记8：决策树一、书目与章节二、决策树1. 构造决策树2. 控制决策树的复杂度3. 分析决策树4. 树的特征重要性 一、书目与章节 拜读的是这本《Python机器学习基础教程》，本文选自第2章“监督学习”第3节“监督学习算法中的决策树。本书全部代码：https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python二、决策树应
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2023-10-10 22:00:51
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决策树原理之前我们详细讲解过决策树的原理，详细内容可以参考该链接（https://www.jianshu.com/p/0dd283516cbe）。
原创
2022-09-01 16:33:14
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1.决策树概念：
判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每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。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法 构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1 信源熵的概念 考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望
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2023-09-01 22:44:31
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本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。本章继续非参数的方法——决策树。决策树方法很早就成熟了，因为它直观便捷，和计算机的一些底层逻辑结构很像，一直都有广泛的应用。其最早有ID3、C4.5、C5.0、CART等等。但其实都大同小异，损失函数不一样而已，还有分裂节点个数不一样。CRAT算法是二叉树，数学本质就是切割样本取值空间。因此决策树的决策边界
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2023-08-11 15:32:59
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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维度的哪些阈值节点做划分等细节问题。具体在sklearn中调用决策树算法解决分类问
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2023-11-27 19:14:40
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1.决策树-分类树sklearn.tree.DecisionTreeClassifier官方地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html#sklearn.tree.DecisionTreeClassifier在机器学习中，决策树是最常用也是最强大的监督学习算
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2023-08-08 11:21:12
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1、介绍决策树(decision tree)，每个分支都是需要通过条件判断进行划分的树，解决分类和回归问题的方法。策略 正则化的极大似然函数。 此外，从所有可能的决策树选取最优决策树是NP完全问题，实际中学习算法采用启发式方法，近似解决最优化问题。学习算法三要素： 特征选择、决策树生成、剪枝。决策树可看作 if-then 规则的集合。把决策树看作对特征空间的划分，那么它表示了给定特征条件下类的条件
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
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2023-05-29 23:27:29
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目录前置信息1、决策树2、样本数据决策树分类算法1、构建数据集2、数据集信息熵3、信息增益4、构造决策树5、实例化构造决策树6、测试样本分类后置信息：绘制决策树代码 前置信息1、决策树决策树是一种十分常用的分类算法，属于监督学习；也就是给出一批样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果。算法通过学习这些样本，得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出合适的分类2、样本数据假设现有用户14名，其个
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2023-07-28 16:37:33
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决策树算法决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，
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2023-08-07 15:14:10
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机器学习之决策树(ID3)算法与Python实现 机器学习中，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。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也
一.什么是分类算法分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。二.决策树算法 1.概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程
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2023-11-03 12:38:45
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决策树是最经典的机器学习模型之一。它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理类别型数据和连续型数据。本文的主要内容如下：信息熵及信息增益的概念，以及决策树的节点分裂的原则；决策树的创建及剪枝算法；scikit-learn中决策树算法的相关参数；使用决策树预测泰坦尼克号幸存者示例；scikit-learn中模型参数选择的工具及使用方法；聚合（融合）算法及随机森林算法的原理。注意：
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2023-08-07 14:25:21
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决策树 (decision tree) 是一种常用的有监督算法。决策树算法有很多类型，其中最大的差别就是最优特征选择的方法不同。最优特征指的是，在每个结点处，如何选择最好的特征（属性）对样本进行分类，这里最佳的意义即经过这步划分，能使分类精度最好，直到这棵树能准确分类所有训练样本。通常特征选择的方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等，对应 3 种最常用的决策树实现算法，分别是 ID3 算法、C4.
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2023-06-29 14:36:58
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（一）认识决策树1、决策树分类原理 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工
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2023-11-13 16:34:38
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概述： 最近通过《机器学习实战》这本书学习机器学习的相关算法，此书在第三章讲到了决策树，此算法涉及的数据准备等步骤较多，所以在此进行整理统一，以便日后温习。算法思想：决策树算法是分类算法的一种，其大致过程是通过已有数据构造决策树，再通过决策树对新输入的数据进行分类。通过已有数据构造决策树时需要注意，由于这属于监督学习，我们必须预先知道已有数据的分类结果。数据准备：此算法需要把已有数据处理成pyth
决策树算法原理及基于numpy的代码实现1. 基本原理2. 决策树的构造方法2.1 信息的不纯度2.1.1 信息熵的计算2.1.2 信息增益（Information Gain - ID3）2.1.2 信息增益率（Information Gain Ratio - C4.5）2.1.3 基尼系数（Gini Index - CART）2.2 特征的最佳切分点2.2.1 离散型变量的最佳切分点划分2.2
决策树算法是机器学习中的经典算法1.决策树(decision tree)决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。假设小明去看电影，影响看电影的外部因素有 时间 电影类型 评分 三个情况，目前已知的样本数据如下根据以上样本数据，整理成tree形结构如下2.决策树算法中熵的概念1948年香农提出了“信息熵(entropy)”的概念一
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2023-07-11 20:28:13
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本篇博客主要讲解决策树是如何分类的。 概念 决策树也称判定树，基于树结构进行决策，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。叶节点对应于决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试；每个节点包含的样本根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。 决策树学习目的：为了产生一个泛化能力强，即处理未见
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2023-08-29 19:07:32
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