決策樹是機器學習中最接近人類思考問題的過程的一種演算法。通過若干個節點，對特徵進行提問並分類（可以是二分類也可以使多分類），直至最後生成葉節點（也就是只剩下一種屬性）。每個內部結點表示在乙個屬性上的測試，每個分支代表乙個屬性輸出，而每個樹葉結點代表類或類分布。樹的最頂層是根結點。
決策樹一般的演算法有如下三種：
決策樹演算法實現一般分為三步走，其一：特徵的選擇，feature selection；其二：生成遞迴，decision tree ；其三：防止過擬合，剪枝，pruing；下面從以上三步，來介紹id3演算法的實現：
資訊熵用來解決什麼問題：如何選擇節點。資訊熵如何解決節點的選擇問題：
決策樹剪枝:決策樹演算法通過剪枝來避免過擬合。具體有以下兩種實現方法：
演算法的評估:可有有五個維度來評價乙個演算法的優劣，準確性、執行速度、強壯性、可規模化、課解釋性具體參見決策樹演算法的優點：
決策樹演算法的缺點：
機器學習之決策樹
在這裡，我想以更直觀的方式幫助各位理解 掌握並且運用 注意 是運用 決策樹，從而為機器學習作鋪墊。ps 但還是希望大家稍微知道決策樹大概是什麼樣子。1.根結點 root node 沒有入邊，但有零條或多條出邊 2.內部結點 internal node 恰有一條入邊和 兩條或多條出邊 3.葉結點 le...
機器學習之決策樹
決策樹是很常見的機器學習分類演算法，竟然叫決策樹，那麼它的模型其實就像樹一樣。通過對樣本集的學習，挖掘出有用的規則。對於程式設計師來說或許以條件語句來看就更好理解了，決策樹可以看成是多個if then條件語句的集合。這種模型等同於我們寫的條件語句，所以它的 分類速度是很快的。來個例子了解下決策樹分類...
機器學習之決策樹
簡介 決策樹是一種基本的分類方法，當然也可以用於回歸。我們一般只討論用於分類的決策樹。決策樹模型呈樹形結構。在分類問題中，表示基於特徵對例項進行分類的過程，它可以認為是if then規則的集合。在決策樹的結構中，每乙個例項都被一條路徑或者一條規則所覆蓋。通常決策樹學習包括三個步驟 特徵選擇 決策樹的...