决策树算法

决策树是AI产品经理在工作中经常会用到的一个机器算法，为了更清晰地了解决策树算法，本文从三个方面全面介绍了决策树的概念，流程和应用，希望对你有帮助。你是否玩过20个问题的游戏？游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错来回答。问问题的人通过推断

决策树是一种逻辑简单的机器学习算法，它是一种树形结构，所以叫决策树。本文将介绍决策树的基本概念、决策树学习的 3 个步骤、3 种典型的决策树算法、决策树的 10 个优缺点。什么是决策树？ 决策树是一种解决分类问题的算法，想要了解分类问题和回归问题，可以看这里《 监督学习的2个任务：回归、分类 》

基于树（Tree based）的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。和线性模型不同，它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有：决策树（decision trees），随机森林（random forest）和提升树（boosted trees）。在本篇

智能这个词，在当今似乎被赋予了一种非凡的意义：它能轻易参透人类的想法、理解过去甚至预测未来。一切的机器学习算法最终都被指向于对某种情况的准确预测，而数据挖掘就是其中少不了的玩法之一，从已知数据中找到规律和意义，才能更一步接近“机器预测未来”这件有着当代玄学意味的事。今天就来简单介绍一下众多算法中

作者：xiabigao基本概念决策树是分类算法。数据类型：数值型和标称型。因为构造算法只适用于标称型，所以数值型数据必须离散化。工作原理利用香浓熵找到信息增益最大的特征，按照信息增益最大的特征划分数据，如此反复，让无序的数据变的更加有序。使用ID3算法构建树结构。当传入一个新数据时，按照数据找到对应树节点，直到最后没有

文 | 毕马威大数据挖掘众所周知，决策树算法是数据挖掘中一种非常常用的算法，这种算法不仅可以直接对个体进行分类，还可以预测出每个观测属于某一类别的可能性，因变量可以是二分变量，也可以有多种取值，因此该方法兼备了判别分析、二元logistic模型和多元logistic模型的功能。由于这些特点，决策树算法还常被用作基分类器

决策树仍是最好的\n数据挖掘算法：理由如下：\n\n*决策树是白箱「white box」，意味着可以生成简单易懂的规则。你可以通过查看决策树清楚明白各个分支，明白某个分支的影响，并且将其和其他分支进行对比。\n\n*决策树术为非参数「non-parametric」，意味着无需特定的数据分流。决策树可以轻松应对连续变量和

作者：两颗橘树前言决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：决策树 在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 36大数据（http://www.36dsj.com/）如何构造决策树决策

作者：刘 昭东, 软件工程师, IBM机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于