決策樹是一種用於基本分類與回歸的演算法，如用於分類，叫分類樹；用於回歸，叫回歸樹。像二叉樹一樣，分類決策樹呈樹狀
結構，基於特徵或屬性對例項進行分類。
分類決策樹由結點和有向邊組成，結點有兩種型別：內部結點和葉結點。內部結點表示
乙個特徵或屬性，葉結點表示乙個類。用決策樹進行分類時，從根結點開始，根
據某種選擇策略，將例項在某一特徵上進行切分、
分配到根的子結點。這時，每乙個子結點對應著該特徵的乙個取值，如此遞迴地對例項進行切分並分配，直至到達葉
結點，最後
將例項分配到葉結點的類中。
決策樹學習通常包括三個步驟：特徵選擇、決策樹生成、決策樹剪枝。
決策樹如下圖如示：
決策樹分類
一 分類的概念 分類是一種重要的資料分析形式，分類方法用於 資料物件的離散類別，而 則用於 資料物件的連續取值 資料分類是兩個階段的過程，包括學習階段和分類階段 學習階段 訓練階段 就是建立描述預先定義的資料類或概念集的分類器 而訓練集是有資料庫元祖和與他們相互關聯的類標號組成 類標號屬性是離散值和...
分類決策樹
決策樹是基於特徵對例項進行分類的樹形結構。決策樹學習演算法包括 特徵選擇 樹的生成和樹的剪枝。2.1.id3 1 針對當前的集合，計算每個特徵的資訊增益 2 選擇資訊增益最大的特徵作為當前節點的決策決策特徵 3 根據特徵不同的類別劃分到不同的子節點 比如年齡特徵有青年，中年，老年，則劃分到3顆子樹 ...
分類決策樹
決策樹是乙個簡單易用的機器學習演算法，具有很好的實用性。在風險評估 資料分類 專家系統中都能見到決策樹的身影。決策樹其實是一系列的if then規則的集合，它有可讀性良好，分類速度快等優點。把決策樹看成是一些if then規則的集合，在每一層樹上根據屬性的值判斷走勢，至到遇到葉節點，葉節點對應的就是...