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每個(gè)后繼分支對(duì)應(yīng)于該屬性的一個(gè)可能值。 決策樹形式 決策樹主要有二元分支（binary split）樹和多分支 （multiway split）樹。一般時(shí)候采用二元分裂，因?yàn)槎?分裂在窮舉搜索中更加靈活 7 決策樹的構(gòu)造 決策樹的構(gòu)造過程不依賴領(lǐng)域知識(shí)，它使用屬性選擇度量
如所有樣本屬于同一類別、所有特征都已被使用或達(dá)到預(yù)設(shè)的樹深度等）。 決策樹有什么用 決策樹的主要優(yōu)點(diǎn)包括： 易于理解和解釋：決策樹的結(jié)構(gòu)直觀易懂，非專業(yè)人士也能輕松理解其決策過程。 可視化：決策樹可以很容易地通過圖形表示，便于分析和溝通。 對(duì)數(shù)據(jù)分布沒有要求：決策樹可以處理離
圖像分類：在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，決策樹及其集成版本（如隨機(jī)森林）被用于圖像分類任務(wù)。 六、決策樹算法的改進(jìn)與擴(kuò)展 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，決策樹算法也在不斷改進(jìn)和擴(kuò)展。例如，通過集成學(xué)習(xí)方法（如隨機(jī)森林、梯度提升樹）來提高決策樹的性能；通過引入深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)來構(gòu)建更復(fù)雜的決策樹模型；通過剪枝技術(shù)、特征選擇等方法來防止過擬合等。
由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。Entropy = 系統(tǒng)的凌亂程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成樹算法使用熵。這一度量是基于信息學(xué)理論中熵的概念。 決策樹是一種樹
文章目錄 一、什么是決策樹？ 二、決策樹學(xué)習(xí)的 3 個(gè)步驟 2.1 特征選擇 2.2 決策樹生成 2.3 決策樹剪枝 三、信息增益、信息增益率、Gini系數(shù)
為了要將表格轉(zhuǎn)化為一棵樹，決策樹需要找出最佳節(jié)點(diǎn)和最佳的分枝方法，對(duì)分類樹來說，衡量這個(gè)“最佳”的指標(biāo)叫做“不純度”。通常來說，不純度越低，決策樹對(duì)訓(xùn)練集的擬合越好?，F(xiàn)在使用的決策樹算法在分枝方法上的核心大多是圍繞在對(duì)某個(gè)不純度相關(guān)指標(biāo)的最優(yōu)化上。 在同一棵決策樹上，葉子節(jié)點(diǎn)的不純度一定是最低的。
上次探究了深度對(duì)決策樹的影響，發(fā)現(xiàn)深度越大，容易發(fā)生過擬合 沒錯(cuò)今天來說所謂的剪枝和隨機(jī)森林 剪枝總體思路： 由完全樹T0開始，剪枝部分結(jié)點(diǎn)得到T1，再次剪 枝部分結(jié)點(diǎn)得到T2…直到僅剩樹根的樹Tk； 在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上對(duì)這k個(gè)樹分別評(píng)價(jià)，選擇損失 函數(shù)最小的樹Tα 首先了解上面是剪枝系數(shù)
有樣本都屬于同一類別，或達(dá)到預(yù)設(shè)的最大深度等）。 決策樹的剪枝 為了避免過擬合，通常需要對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝。剪枝包括預(yù)剪枝和后剪枝兩種方法： 預(yù)剪枝： 在決策樹構(gòu)建過程中，提前停止樹的生長(zhǎng)，例如當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的樣本數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，不再繼續(xù)劃分。 后剪枝： 先構(gòu)建完整的決策樹，然后自底
較好的適用。決策樹的一些缺點(diǎn)：決策樹學(xué)習(xí)可能創(chuàng)建一個(gè)過于復(fù)雜的樹，并不能很好的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。也就是過擬合。修剪機(jī)制（現(xiàn)在不支持），設(shè)置一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)需要的最小樣本數(shù)量，或者數(shù)的最大深度，可以避免過擬合。決策樹可能是不穩(wěn)定的，因?yàn)榧词狗浅Ｐ〉淖儺?，可能?huì)產(chǎn)生一顆完全不同的樹。這個(gè)問題通過decision
決策樹算法是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，判斷其可行性的決策分析方法。分類算法是利用訓(xùn)練樣本集獲得分類函數(shù)即分類模型(分類器)，從而實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分到各個(gè)類中。分類模型通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本中屬性集與類別之間的
& 評(píng)估 模塊 6：決策樹可視化 決策樹模型使用技巧總結(jié) 完整代碼 決策樹 依據(jù)特征劃分的樹狀圖。決策樹包括特征、類別和層數(shù)。分別對(duì)應(yīng)非葉子節(jié)點(diǎn)、葉子節(jié)點(diǎn)和層數(shù)。 不同的特征選擇（包括順序和數(shù)量）會(huì)得到不同的決策樹。 決策樹的層數(shù)直接對(duì)應(yīng)了模型的復(fù)雜度。 每個(gè)節(jié)點(diǎn)盡量只包含一種類別
擇取值較多屬性的問題，并且可以處理連續(xù)值。 CART既可以創(chuàng)建分類樹，也可以創(chuàng)建回歸樹。分類樹中，CART樹是一個(gè)二叉樹，所以不適合用于離散屬性取值大于2的情況，對(duì)于連續(xù)值的處理和C4.5算法基本相同。-- 決策樹生成示例 這個(gè)例子是西瓜書上的，比較好理解，有一份描述西瓜是好瓜還
機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法之一決策樹算法常用的有哪些呢，目前學(xué)到了一個(gè)ID3最大信息增益，可是對(duì)概念還是一知半解，希望論壇熱心的小伙伴來解答一下，跪謝！
點(diǎn)即為預(yù)測(cè)結(jié)果。 如何構(gòu)造決策樹 決策樹算法的核心是通過對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，選定判斷節(jié)點(diǎn)，構(gòu)造一顆合適的決策樹。 假設(shè)我們從用戶行為日志中整理出如下數(shù)據(jù)： 原始數(shù)據(jù) 我們的目的是要利用這些數(shù)據(jù)，訓(xùn)練決策樹模型，模型訓(xùn)練好后，我們就可以通過
該文章收錄專欄 [?— 《深入解析機(jī)器學(xué)習(xí)：從原理到應(yīng)用的全面指南》 —?] 決策樹 1.1 分類 決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類模型，它通過對(duì)數(shù)據(jù)屬性的逐步劃分，將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)小的決策單元。每個(gè)小的決策單元都對(duì)應(yīng)著一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，在該節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分類決策。決策樹的核心是如何選擇最優(yōu)的分割屬性。常見的決策樹算法有ID3、C4
如繼續(xù)分裂，則決策樹深度超過預(yù)先限定的最大分裂深度；? Case 2. 如繼續(xù)分裂，則子節(jié)點(diǎn)地樣本數(shù)將少于預(yù)先限定的最小分裂樣本數(shù)。 停止生長(zhǎng)處的節(jié)點(diǎn):? 停止生長(zhǎng)處的節(jié)點(diǎn)將成為這顆訓(xùn)練決策樹的一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn);? 葉子節(jié)點(diǎn)處有一個(gè)其它節(jié)點(diǎn)沒有的屬性,那就是分類標(biāo)簽,標(biāo)識(shí)決策樹到達(dá)該節(jié)點(diǎn)處的分類結(jié)果
該文章收錄專欄 [?— 《深入解析機(jī)器學(xué)習(xí)：從原理到應(yīng)用的全面指南》 —?] 決策樹 1.1 分類 決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類模型，它通過對(duì)數(shù)據(jù)屬性的逐步劃分，將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)小的決策單元。每個(gè)小的決策單元都對(duì)應(yīng)著一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，在該節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分類決策。決策樹的核心是如何選擇最優(yōu)的分割屬性。常見的決策樹算法有ID3、C4
決策樹生成算法遞歸地產(chǎn)生決策樹，直到不能繼續(xù)下去為止。這樣產(chǎn)生的樹往往對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類很準(zhǔn)確，但對(duì)未知的測(cè)試數(shù)據(jù)的分類卻沒有那么準(zhǔn)確，即出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。過擬合的原因在于學(xué)習(xí)時(shí)過多地考慮如何提高對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正確分類，從而構(gòu)建出過于復(fù)雜的決策樹。解決這個(gè)問題的辦法是考慮決策樹的復(fù)雜度，對(duì)已生成的決策樹進(jìn)行簡(jiǎn)化。
決策樹的生成有多種算法，這里先回顧ID3算法和C4.5算法。 1. ID3算法 ID3算法的核心是在決策樹各個(gè)結(jié)點(diǎn)上應(yīng)用信息增益準(zhǔn)則選擇特征，遞歸地構(gòu)建決策樹。具體方法是：從根結(jié)點(diǎn)開始，對(duì)結(jié)點(diǎn)計(jì)算所有可能的特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為結(jié)點(diǎn)的特征，由該特征的不同取值建
