决策树

决策树(Decision Tree)想象一下，你正在玩一个猜谜游戏，比如“20个问题”。每问一个问题，你就能排除一些可能性，直到最终猜出答案。决策树（Decision Tree）在机器学习中，就是这样一种算法！它通过一系列的“是”或“否”的问题（或者条件判断），一步步地帮你做出决策或预测结果。

Scikit-learn 对加州房价数据集（回归任务）进行全面分析加利福尼亚房价数据集 fetch_california_housing，20640个样本，8个特征（人口、收入等），目标为房价中位数该数据集是一个回归问题，需要运用回归任务的分析方法进行分析

人工智能机器学习——决策树、异常检测、主成分分析（PCA)决策树：一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则

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The learning process of Decision Tree Model｜决策树模型学习过程-----------------------------------------------------------------------------------------------

数据爬坡ing

从挑西瓜到树回归：用生活智慧理解机器学习算法夏天的菜市场里，妈妈总能精准挑出最甜的西瓜。她的秘诀是一套简单的决策流程：先看色泽，青绿有光泽的优先；再敲一敲，声音沉闷的更可能熟；最后摸硬度，适中不软塌的才买。这个过程其实就是一棵完美的 "决策树"—— 每一步判断都像树枝分叉，最终通向 "甜西瓜" 这个结果。

君名余曰正则

机器学习04——决策树（信息增益、信息增益率、ID3、C4.5、CART、剪枝、连续值缺失值处理）上一章：机器学习03——线性模型下一章：机器学习05——多分类学习与类别不平衡机器学习实战项目：【从 0 到 1 落地】机器学习实操项目目录：覆盖入门到进阶，大学生就业 / 竞赛必备

一只懒洋洋

K-meas 聚类、KNN算法、决策树、随机森林K-means 聚类的流程分为两个主要步骤：分配（Assignment）和更新（Update）。以下是详细步骤：

决策树-面试题定义：一种树形结构分类模型，通过特征判断序列（内部节点）逐步决策，最终到达表示分类结果的叶子节点。结构组成：

Day21_【机器学习—决策树（3）—剪枝】决策树剪枝是一种防止决策树过拟合的一种正则化方法；提高其泛化能力。决策树在训练过程中如果生长过深、过于复杂，会过度拟合训练数据中的噪声和异常值，导致在新数据上表现不佳。剪枝通过简化树结构，去除不必要的分支，从而提升模型的鲁棒性。

Day21_【机器学习—决策树（1）—信息增益、信息增益率、基尼系数】决策树是一种树形结构，是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务核心思想：通过一系列“问题”（通常是基于特征的阈值判断）来将数据逐步划分，最终得到预测结果

机器学习 - 使用 ID3 算法从原理到实际举例理解决策树决策树是一种树形结构，由结点（node）和有向边（directed edge）组成。其中结点分为两类：

机器学习-决策树1.1 什么是决策树？1.2 核心概念对比2.1 信息熵：混乱度度量结论：数据越纯净，熵值越小2.2 信息增益（ID3核心）

决策树概念与原理决策树是一种树形结构树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果

机器学习-决策树（下）前面讨论提到的所有决策树都是只有单个决策树，而实际上如果样本数据存在一些微小的变化，决策树却有可能发生很大的变动，因为每一个节点的选择都与样本息息相关。因此这样的决策树对数据变动非常敏感，为了增强稳健性我们可以一次构造多个决策树。

机器学习(七）决策树-分类通过条件判断而进行分支选择的节点。将样本的属性值，也就是特征值与决策节点上的值进行比较，从而判断它的流向。

机器学习从入门到精通 - 降维艺术：PCA与t-SNE带你玩转高维数据可视化想象一下你面前摆着成百上千个特征的数据集，密密麻麻的数字像一团纠缠的毛线。你想看清它的结构？想发现隐藏的模式？高维数据就像锁在迷宫里的秘密，而降维就是你手中的万能钥匙。今天我们不聊玄学，就扎扎实实带你用PCA和t-SNE这两把利器，把高维数据压扁、摊开、变成肉眼可见的瑰丽图谱 —— 相信我，当你第一次看到杂乱的数据点在二维平面上凝聚成清晰的星云、星团时，那种感觉堪比发现新大陆！

吴恩达机器学习补充：决策树和随机森林数据集：通过网盘分享的文件：sonar-all-data.csv 链接: https://pan.baidu.com/s/1D3vbcnd6j424iAwssYzDeQ?pwd=12gr 提取码: 12gr

机器学习回顾——决策树详解决策树是一种树形结构的预测模型，其核心思想是通过一系列规则对数据进行递归划分。它模拟人类决策过程，广泛应用于分类和回归任务。具体结构包括：

郝学胜-神的一滴

Pomian语言处理器研发笔记（二）：使用组合模式定义表示程序结构的语法树在Pomian语言处理器的研发过程中，语法树（Abstract Syntax Tree，AST）是程序分析和编译过程中的核心数据结构。语法树不仅能够清晰地表示程序的结构，还为后续的语义分析、代码优化和代码生成提供了重要的基础。本文将详细介绍如何使用组合模式（Composite Pattern）来定义和实现Pomian语言的语法树。