在本文中，决策树算法是所有其他树模型的基础模型。决策树包含在CART（分类和回归树）算法中，该算法是sklearn中的优化版本。这些是非参数监督学习。非参数表示数据是无分布的，即变量是标称或有序的。决...

决策树（DecisionTrees）通过树状结构进行决策，在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例：预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于解决分类...

概述上一篇讲述了《机器学习|算法笔记（三）-支持向量机算法以及代码实现》，本篇讲述机器学习算法决策树，内容包括模型介绍及代码实现。决策树决策树(DecisionTree)在机器学习中也是比较常...

SPSSAU-在线SPSS分析软件决策树模型DecisionTreeSPSSAU决策树模型决策树(DecisionTree)常用于研究类别归属和预测关系的模型，比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4...

决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python...

这篇文章主要介绍了python机器学习之决策树分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于，k近邻是没有训练过程的，而决策树是通过对训练数据...

决策树仍然是监督学习方法，其基本思路跟我们人做一些决策的思路类似：可能要下雨，那就带伞；可能要停水，那就提前备水……这个决策的数学模型是熵。熵是信息学概念，表示的是信息量的大小，越不可能发生的事情，它...

决策树回归（DecisionTreeRegression）是一种基于决策树的回归算法，用于解决回归问题。与分类问题中的决策树类似，决策树回归也是通过构建一棵树来进行预测。决策树回归的原理是将特征空...

前言之前曾经实现过可以应用在离散取值区间的简易决策树，前天突发奇想仿照sklearn的实现效果写了一个取值范围可以是连续区间的通用决策树。如果对之前的简易决策树了解不深可以先复习一下：简易决策树地址...

这是我的第335篇原创文章。一、引言决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5...