决策树算法实现,管理学计算题决策树

决策树算法实现,管理学计算题决策树

≥０≤ 决策树学习算法主要由三部分构成：特征选择决策树生成决策树的剪枝下面，从这三方面进行理论介绍，并提供相应的Python代码实现。二. 决策树的特征选择如果树以代表训练样本的单个结点开始。如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标号。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

决策树算法及实现在计算机科学中，树是一种很重要的数据结构，比如我们最为熟悉的二叉查找树(BinarySearchTree),红黑树(Red-BlackTree)等，通过引入树这种数据决策树算法的思想是，先从一个特征入手，就如同我们上面的游戏中一样，既然无法直接分类，那就先根据一个特征进行分类，虽然分类结果达不到理想效果，但是通过这次分类，我们的问题规模变

≥﹏≤ 划分数据子集的算法和原始数据相同，直到所有的节点都是同一类型为止。2、信息增益上面说到我们需要找到决定性的特征来划分出最好的结果，这也是决策树核心问题所在，那怎么  ID3算法递归地构建决策树，从根节点开始，对所有特征计算信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；再对子节点递归地调用以上方法构建决策树

ID3、C4.5和CART算法对比2. 决策树的sklearn实现决策树的sklearn实现主要是DecisionTreeClassifier函数(分类，回归函数DecisionTreeRegressor)。classsklearn.tree.DecisionTreeprint myTree results = dt.predict(myTree, myFeatLabels, [1, 1]) print results results = dt.predict(myTree, myFeatLabels, [0, 1]) print results 转载

＞﹏＜ 在数据分析方法—决策树分类算法及实现(1)里面已经介绍了决策树的相关概念，本篇文章具体介绍下常用决策树分类算法--ID3、C4.5及CART。ID3算法在前面讲到ID3算法使用的是信息增益来这种从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗点说就是决策树，说白了，这是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。之前的k-近邻