決策樹的步驟：（西瓜書）
1.生成節點node
2.if 所有樣本都是乙個類別，則node為該類別
3.if 當前屬性集合為空集，或者所有樣本在屬性集合中所有屬性的取值相同，無法劃分
4.剔除上面幾種情況之後，選擇最優劃分屬性進行劃分，記最優屬性為a*
（如何選擇？有幾個度量標準：熵；資訊增益；增益率；基尾指數）
5.for ai in a
node以下生成對應分支，
if 對應ai的取值集合為空，則分支節點為葉節點；
else 以除了屬性a以外的屬性進行再次劃分。
6.最終得到以node為根節點的決策樹。
機器學習實戰 決策樹
決策樹 2 python語言在函式中傳遞的是列表的引用，在函式內部對列表物件的修改，將會影響該列表物件的整個生存週期。為了消除這個不良影響，我們需要在函式的開始宣告乙個新列表物件。在本節中，指的是在劃分資料集函式中，傳遞的引數dataset列表的引用，為了不影響dataset我們重新宣告了乙個ret...
機器學習實戰決策樹
這幾天一直在學習機器學習實戰python 實現，在程式清單的3 6 獲取及誒單數程式，書上的程式是這樣的 def getnumleafs mytree numleafs 0.0 firststr list dict.keys mytree 0 seconddict mytree firststr p...
機器學習實戰 決策樹
class sklearn.tree.decisiontreeclassifier criterion gini splitter best max depth none,min samples split 2,min samples leaf 1,min weight fraction leaf ...