對於基於樹的模型來說，雖然省去了對於連續型變數進行標準化的工作，但類別型變數還是需要進行獨熱編碼的（one-hot-encoding）。
詳細的**已經放到github上:
全程手寫決策樹的過程已更新到本人github專案空間
1. sklearn中one-hot-encoding的介面文件
2. decision-tree-from-scratch，不使用sklearn的現成介面，而純自主程式設計實現決策樹
決策樹和CART決策樹
首先簡單介紹下決策樹 說到決策樹肯定離不開資訊熵 什麼是資訊熵 不要被這名字唬住，其實很簡單 乙個不太可能的時間居然發生了，要比乙個非常可能的時間發生提供更多的資訊。訊息說 今天早上太陽公升起 資訊量是很少的，以至於沒有必要傳送。但另一條訊息說 今天早上日食 資訊量就很豐富。概率越大資訊量就越少,與...
決策樹（二）決策樹回歸
回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk learn的decisiontreeregressor類構造一顆回歸決策樹，並在乙個帶雜訊的二次方資料集上進行訓練，指定max depth 2 import numpy as np quadratic training set noise np.r...
決策樹01 決策樹的原理
此筆記根據 machine learning in action 和周志華教授的 機器學習 所作。缺點 可能會產生過度匹配問題。適用資料型別 數值型和標稱型 machine learning in action if so return 類標籤 else 尋找劃分資料集的最好特徵 劃分資料集 建立分...