作者：Rahul Saxena 译者：java达人 来源：http://dataaspirant.com/2017/01/30/how-decision-tree-algorithm-works/（点击文末阅读原文前往） 人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和分类问题。 使用决策树的目的通常是创建一个训练模型，可以通过学习根据先验数
在生活中，“树”这一模型有很广泛的应用，事实证明，它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中，决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示，它使用树状决策模型。它不仅仅是在数据挖掘中用户获取特定目标解的策略，同时也被广泛的应用于机器学习。
1 . 决策树规则表示形式 : 决策树 中蕴含的 规则可以使用 IF-THEN 形式表示 ;
推荐导读：本篇为树模型系列第三篇，旨在从最简单的决策树开始学习，循序渐进，最后理解并掌握复杂模型GBDT，Xgboost，为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
机器学习（九） ——构建决策树（离散特征值） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、概念 决策树，这个概念是一个很常见的概念，应该是机器学习中最好理解的一个算法。决策树是在已知训练结果
决策树decision tree分类法是一种简单但广泛使用的分类技术。以是否贷款违约的二分类问题为例，当我们希望根据给定的训练集习得一个模型对新出现的贷款人进行分类时，经常需要从大量的贷款申请单中识别出来哪些贷款人是劣质的贷款人（容易拖欠贷款）。想象一下客户经理和助手针对一个贷款者进行的如下对话：
不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预设条件，得到最终的决策结果。例如，在购物时，我们会依次判断价格、品牌、口碑等是否满足要求，从而决定是否购买。
在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了。由于CART算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，先从CART分类树算法开始，重点比较和C4.5算法的不同点。接着介绍CART回归树算法，重点介绍和CART分类树的不同点。然后我们讨论CART树的建树算法和剪枝算法，最后总结决策树算法的优缺点。
在这篇文章中，我将用简单的术语解释决策树。这可以被认为是一个关于决策树的傻瓜教程，虽然我个人不太喜欢这种表达。
来源：Analytics Vidhya 编译：Bot 编者按：通常，我们会把基于树形结构的学习算法认为是最好的、最常用的监督学习方法之一。树能使我们的预测模型集高精度、高稳定性和易解释于一身，与线性模型不同，它能更好地映射非线性关系，适用于解决分类或回归等任何问题。 谈及基于树的学习算法，决策树、随机森林、gradient boosting等是现在被广泛应用于各种数据科学问题的一些方法。本文旨在帮助初学者从头开始学习基于树形结构进行建模，虽然没有机器学习知识要求，但仍假设读者具备一定的R语言或Python基
一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干内部结点和若干个叶结点，叶子结点对应于决策结果，而其他每个结点对应于一个属性测试，每个结点被包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中，根结点包含样本全集。
作者：刘才权 编辑：黄俊嘉 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的
决策树是通过不断地对属性进行划分，最终形成的树状结构，叶节点为决策结果。决策树训练过程中需要寻找最优划分属性，可以通过信息增益、增益率等指标进行划分。而预剪枝是在决策树生成过程中进行的优化，可能导致欠拟合，后剪枝需要得到一颗完整决策树后再进行处理，消耗的资源更多。连续值及缺失值也可以用于决策树生成。多变量决策树的生成需要线性分类器的辅助
决策树(Decision Tree）是一种非常经典的机器学习算法，常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART树等。
我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢？有！CART分类树算法使用基尼系数 来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益(比)是相反的。
简介: 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法，随机森林，梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(新鲜)，重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在现实生活中，我们每天都会面对各种抉择，例如根据商品的特征和价格决定是否购买。 不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预设条件，得到最终的决策结果。例如，在购物时，我们会依次判断价格、品牌、口碑等是否满足要求，从而决定是否购买。 决策的流程，如图1所示。 图1 可以看到，决策过程组成了一棵树，这棵树就称为决策树。 在决策树中，非叶子节点选择一个特征进行决策，这个特征称为决策点，叶子节
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树
来源：“数盟社区” 原文链接：http://dataunion.org/23697.html 简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。在成功完成本教程之后,
本篇将详细介绍决策树常用的三种算法，剪枝处理，缺失值，决策树优缺点，以及常见的应用场景。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
一、分类方法简介 1. 分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据
推荐导读：本篇为树模型系列第二篇，旨在从最简单的决策树开始学习，循序渐进，最后理解并掌握复杂模型GBDT，Xgboost，为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
计算得到每个属性的基尼系数后，在候选属性集合A中，选择使划分后基尼指数最小的属性作为最优划分属性。
决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期，当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而，决策树作为一种科学的决策分析工具，其发展主要发生在20世纪。
决策树是基于树结构来进行决策的，这是一种人在决策时自然的处理机制，即进行决策时，会进行一系列的“子决策”，每个决策过程中进行的判断，都是在上次决策结果的限定范围内，每个决策都只考虑在当前的判断，经过这些子决策，得到最终决策。
决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归问题。 决策树模型通过一系列if then决策规则的集合，将特征空间划分成有限个不相交的子区域，对于落在相同子区域的样本，决策树模型给出相同的预测值。
1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;
首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。
谈起过年回家的年轻人最怕什么、最烦什么？无外乎就是面对那些七大姑、八大姨的催结婚、催生子、催相亲、催买房……说起这些亲戚们是如何判断催什么，不得不让我们想起经典的决策树模型。
决策树（Decision Tree）又称为分类树（Classification Tree），是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。
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决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶子节点，其中每个内部节点表示一个特征或属性，叶子节点表示类别。决策树常用于分类问题于回归问题，完全生长的决策树模型具有简单直观、解释性强的特点。
决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型。
今天要介绍的是一个应用非常广泛的机器学习模型——决策树。首先从一个例子出发，看看女神是怎样决策要不要约会的；然后分析它的算法原理、思路形成的过程；由于决策树非常有价值，还衍生出了很多高级版本。决策树是机器学习中强大的有监督学习模型，本质上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。决策树的一个重要特性可解释性好，即使你不熟悉机器学习技术，也可以理解决策树在做什么。
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型。 引言 随着资讯科技的演进，如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法，本文将使用 IBM SPSS Modeler 进行实作，介绍决策树 (Decision t
在当今这个人工智能时代，似乎人人都或多或少听过机器学习算法；而在众多机器学习算法中，决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里，称其最重要的经典算法是因为以此为基础，诞生了一大批集成算法，包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost，lightgbm，其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法；而又称其为之一，则是出于严谨和低调。实际上，决策树算法也是个人最喜爱的算法之一（另一个是Naive Bayes），不仅出于其算法思想直观易懂（相较于SVM而言，简直好太多），更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题，那么今天本文也来达成这一目标。
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本文介绍了 ID3，C4.5，CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择，包括信息增益，信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4.5、CART、回归树CART。然后介绍了决策树建树的一般流程、对比分类树和回归树建树的区别。最后介绍了树模型中避免过拟合问题的剪枝方法，包括前剪枝和后剪枝。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
说完了感知机的事儿。我们这次来聊聊决策树，决策树是一种可解释性好、对各种非线性情况适应性强的方法。
决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛， 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢？ 本文根据已有的决策树来分析， 一个想象中万能的决策树会有哪些变化？在这以前， 先总结下使用决策树的优缺点： 优点 天然的可解释性。 这是决策树最大的优点了。 可解释性有两方面的考虑。 一方面， 树结构的理解不需要机器学习专家来解读。 另一方面， 很容易转化成规则。可以处理缺失值（missing）， 字符型（nominal）， 数值
决策树是一个能给商务分析师、项目经理，以及所有项目的决策者，提供决策帮助的重要工具，通过用户提供的不同符号和图形设计元素等，设计出相应的方案，用户就可以看到每一个行运中的利与弊，方便决策者在不同的行动之间进行选择。下面就来看看决策树适用范围是什么吧。
在《从零开始学Python【34】--CART决策树（理论部分）》期中我们介绍了有关CART决策树的构造和节点选择的理论知识，但理论终究需要实战进行检验。本文我们就从实战的角度，继续介绍CART决策树的实际应用。
正文共：8270 字 151 图 预计阅读时间：21 分钟 前文推送 MIT线性代数相关资源汇总 《机器学习》--第一章 《机器学习》--第二章 《机器学习》--第三章（上） 《机器学习》--第三章（下） 本文目录： 4.1 决策树基本流程 4.2 划分选择 4.3 剪枝处理 4.4 连续值与缺失值处理 4.5 决策树算法对比 第四章 决策树 4.1 决策树基本流程 决策树(decision tree，亦称为判定树)是一类常见的机器学习方法。 以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新
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