将决策树转换为分类规则,商品按照决策树分类怎么分

将决策树转换为分类规则,商品按照决策树分类怎么分

通过以上决策树示例可以得出几组规则，其中一组为：“Age<=30”且“不是student”，则可以推测出：该顾客不可能购买计算机。决策树很容易转换成分类规则。1.2决策决策树转规则有些决策、分类的规则，手写比较麻烦，但用机器学习模型，比如LR搞的话又比较难运营和理解。这时，通过少node的决策树模型来做，并将其生成规则，是一

在决策树中，为每个叶节点分配一个类标签。非终结节点(包括根节点和其他内部节点)包含用于分隔具有不同特征的数据的属性测试条件。例如，在图J.4中显示的根节决策树的分类模型是树状结构，简单直观，符合人类的理解方式。可以将决策树中到达每个叶节点的路径转换为IF—THEN 形式的分类规则，这种形式更有利于理解。对于

通过上面的例子，我们很容易理解：决策树算法的本质就是树形结构，我们可以通过一些精心设计的问题，就可以对数据进行分类了。在这里，我们需要了解三个概念：我们可以把决策树看作是一Decision Tree是属于监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的算法，也就是说，决策树有两种：分类树和回归树。​ 决策树算法的本质是树形结构。我们

使用子链的值，进一步将实例细化为子类。 (4)对于步骤(3)所创建的每个子类：①如果子类中的实例满足预定义的标准，或者，如果树的这条路径的剩余可选属性集为空，分类规则表示的是if-else形式的知识，规则由先导(antecedent)跟后继(consequence)构成一个假设。One rule算法RIPPER算法(Repeated Incremental Pruning to Pr

三、CART决策树——以基尼指数为准则来选择划分属性的决策树在具体介绍决策树的分类准则之前，首先了解信息熵和条件熵的定义：信息熵——度量样本集合纯度最常sklearn生成的决策树转换为规则树使用sklearn调用DecisionTreeClassifier可以很简单的实现决策树算法，然而对于实现者而言并不知道树的结构是什么样子的，也不