决策树算法第二层,决策树算法的运用

决策树算法第二层,决策树算法的运用

决策树的生成就是递归的构件二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用GINI指标(基尼指数)最小化准则进行特征选择，生成二叉树。最小二乘回归树生成算法：基尼指数：ID3算法原型见于J.R Quinlan的博士论文，是基础理论较为完善，使用较为广泛的决策树模型算法，在此基础上J.R Quinlan进行优化后，陆续推出了C4.5决策树算法，后者现已称为当前最流行的决

解析：ID3算法(IterativeDichotomiser3迭代二叉树3代)是一个由RossQuinlan发明的用于决策树的算法。可以归纳为以下几点：使用所有没有使用的属性并计算与之相关的样本熵值选取其中1.决策树概念及应用场景决策树概念决策树是一种以树型结构形式表达的预测分析模型，一般一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和叶节点；叶节点对应决策结

决策树算法是一种被广泛使用的分类算法，它借助于树的分支结构实现分类(可以是二叉树或非二叉树),树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点在网上看XGBoost资料的时候觉得自己以前看的树模型算法都忘得差不多了，所以就趁着这个机会把机器学习里的树模型算法重新再过一遍，主要包括决策树、随机森林、提升树、XGBoost等等。

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决策树是一种非常常用的非线性分类器，在介绍决策树之前，我们将先从二叉树入手。1.二叉树决策二叉树决策是最简单的决策树模型，由于每个非终止节点上采用线性分类器进行决策(所以也

∩▽∩ 机器学习算法——决策树6(划分属性选择实例) 本节讲解根据信息增益如何选择划分属性与算法实现，以西瓜数据集2.0为例进行讲解。1. 理论求信息增益(理论参考：机决策树的主要算法构建决策树的关键：按照什么样的次序来选择变量(属性/特征)作为分类依据。根据不同的目标函数，建立决策树主要有以下三种算法ID3(J.Ross Quinlan-1975) 核心：信息