决策树算法python,决策树中信息增益是什么意思

决策树算法python,决策树中信息增益是什么意思

Python机器学习算法之决策树算法1.算法概述决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策决策树算法-Python实现决策树算法重点对特征的选择，可以使用熵，也可以使用基尼系数，通过信息增益或者信息增益率选择最好的特征决策树的剪枝，有两种策略，一种

ˋωˊ 大多数人都将决策树分为分类树(classification tree,它输出的是类别结果)和回归树(regression tree,它输出的是数值结果)。本章我们将重点介绍分类决策树，同时通过这个例子，大家已经对决策树算法有个基本了解了吧，这也是决策树算法的一大优势——数据形式非常容易理解。2.用python构造决策树基本流程下图是西瓜书中的决策树学习基

(#｀′)凸 常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART: ID3:选择信息熵增益最大的feature作为node,实现对数据的归纳分类。C4.5:是ID3的一个改进，比ID3准确率高且快，可以处理连续值和有缺失值的决策树(Decision Tree)是一个非参数的监督式学习方法，决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代

首先我们讨论构造决策树的方法，以及如何编写决策树的Python代码；接着剔除一些度量算法成功率的方法；最后使用递归建立分类器，并且使用Matplotlib绘制决策树图，构造完成决策树分类器本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。前置阅读分类算法之决策树(理论篇) 分类算

一.决策树的基本思想决策树是一种基本的分类与回归方法，它可以看作if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。将决策树转换成if-then规则的过程如(1)预剪枝：在建立决策树之前，根据自己的经验，把一些不太重要的属性去掉(2)后剪枝：用所有的属性构建决策树之后，再砍掉决策树的一部分；作用：在有限度地损失一部分精确度的前提下