决策树（Decision tree）是基于已知各种情况（特征取值）的基础上，通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式，是常用的有监督的分类算法。决策树算法是机器学习中的一种经典算法，它通过一系列的规则对数据进行分类或回归分析。其核心思想是将数据集划分为更小的子集，从而形成一个树状结构，使得数据分析和预测变得更加直观和易于理解
情况发生概率的基础上,通过构建决策树来进行分析的一种方式,是一种直观应用概率分析的一种图解法;决策树是一种预测模型,代表的是对象属性与对象值之间的映射关系;决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性的测试,每个分支表示一个测试输出,每个叶节点代表一种类别;决策树是一种非常常用的有监督的分类算法...
决策树算法借助于树的分支结构实现分类。下图是一个决策树的示例,树的内部结点表示对某个属性的判断,该结点的分支是对应的判断结果;叶子结点代表一个类标。 上表是一个预测一个人是否会购买购买电脑的决策树,利用这棵树,我们可以对新记录进行分类,从根节点(年龄)开始,如果某个人的年龄为中年,我们就直接判断这个人...
# 五、训练并剪枝决策树分类器clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=3) # 设置最大深度为3进行预剪枝clf.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练分类器 绘制决策树图形（需确保已安装graphviz，并设置正确的路径）tree.plot_tree(clf, filled=True, feature_names=iris.feature_names...
所有的分类树算法都是自顶向下的逻辑,逐步长大的。 2. 分类树的学习阶段 下图是分类树的学习阶段,根据训练集中输入的age,income两个输入字段来判断其信用评级credit_rating,通过分类树算法,最终会生成一棵分类树。从根节点到每一个叶节点都对应着我们不同的分类规则,比如如果年龄在31-40,收入为高,那么信用评价为...
2.常见分类算法 监督式学习包括分类和回归。其中常见的分类算法包括朴素贝叶斯分类器、决策树、K最近邻分类算法、支持向量机、神经网络和基于规则的分类算法等,同时还有用于组合单一类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 (1) 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,简称NBC)发源于古典数学理论...
分类树 在按照特征对上述的数据进行划分的过程中,需要设置划分的终止条件,通常在算法的过程中,设置划分终止条件的方法主要有:①结点中的样本数小于给定阀值(前剪枝);②样本集的基尼指数小于给定阀值(后剪枝);③没有更多特征。 分类树的构建过程可以分为以下几个步骤: ...
算法: 树以代表训练样本的单个结点开始(步骤1)。 如果样本都在同一个类,则该结点成为树叶,并用该类标号(步骤2 和3)。 否则,算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息,选择能够最好地将样本分类的属性(步骤6)。该属性成为该结点的“测试”或“判定”属性(步骤7)。在算法的该版本中, ...