决策树

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[机器学习] 决策树决策树是一种常用的机器学习算法，用树形结构解决分类和回归问题。它是一种监督学习算法，通过学习简单的决策规则从数据特征中推断出目标变量。

【机器学习】【集成学习——决策树、随机森林】从零起步：掌握决策树、随机森林与GBDT的机器学习之旅在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个模型来提高预测性能，增强模型的泛化能力。集成学习的核心思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，即多个弱模型的组合往往能够胜过单一的强模型。在众多集成学习方法中，决策树、随机森林和梯度提升决策树（GBDT）是最为常见且强大的几种。

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[机器学习]XGBoost（1）——前置知识XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种一种高效的梯度提升决策树算法，它通过集成多个弱学习器（决策树）来构建一个强学习器。

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深入解析：Python中的决策树与随机森林在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。

深度优先搜索（DFS）与回溯法：从全排列到子集问题的决策树与剪枝优化深度优先搜索（DFS）和回溯法是解决复杂问题中不可或缺的算法工具，尤其在组合问题（如全排列、子集等）中，发挥着至关重要的作用。通过递归的方式，DFS 能够遍历问题的解空间，而回溯法则通过撤销不合法的选择，避免重复计算，提高效率。在解题过程中，剪枝是优化回溯法的重要手段，它通过提前排除无效路径，进一步减少了运算的复杂度。本文将深入探讨如何使用 DFS、回溯法及剪枝技术，构建解决全排列和子集问题的决策树，并优化算法的执行效率。

【机器学习算法】——决策树：CARTCART全称叫Classification and Regression Tree，即分类与回归树。CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树可以做分类或者回归。

3.5 认识决策树如何高效的进行决策？特征的先后顺序已知有四个特征，预测是否贷款给某个人。先看房子，再看工作，是否贷款。

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机器学习零基础小白指南---- 线性代数入门线性代数是机器学习的基石。在掌握机器学习的实战技巧之前，数学基础是绕不过去的一环。本文从零基础视角，通过简明易懂的方式，带你掌握线性代数的核心概念，帮助你构建机器学习的数据表示与运算基础。

【Chapter 8】Zero Code development of Decision Tree algorithm_Setosa_DSMLFirstly, we need to understand what a decision tree is? Developing a simple algorithm to sort the three elements A, B, and C requires breaking down the problem into smaller sub problems. Firstly, consider whether A is smaller than B. Next, if B is less

【机器学习04--决策树】在机器学习中，决策树是一种常用的机器学习方法，既可以用于分类任务也可以用于回归任务。决策树一般包括节点和边，在分类任务中，节点一般表示样本的属性，边表示该样本中节点属性是否满足某个条件，通过若干个节点和边构成的树的形状，可以将其看作决策树。我们还是从一个例子触发开始回顾，假设我们现在的任务是一个西瓜的分类任务，我需要根据西瓜的某些特征来判断这个西瓜是好瓜还是坏瓜，假设我们得到了一组样本，那我们如何构建这样一个决策树来完成西瓜分类的任务呢？根节点里有所有的西瓜，我们需要选出一个属性以及属性条件，将这些西

【机器学习】Lesson 6 - 决策树（分类）目录背景一、适用数据集1. 数据集选择2. 本文数据集介绍二、算法原理1. 算法简介2. 决策树分类的应用

深度优先的艺术：探索二叉树的深搜算法精髓二叉树作为一种重要的数据结构，在算法领域有着广泛的应用，而深度优先搜索（DFS）是二叉树遍历和操作的核心算法之一。通过 DFS，可以以递归或迭代的方式深入探索树的每一个节点，并高效地解决路径查找、节点计数、最大深度等问题。在这篇文章中，我们将深入剖析二叉树的深搜算法，从基础概念到典型应用，再到代码实现，带你全面掌握这一重要的算法工具。

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-随机森林（Random Forest）随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）思想的算法，由多个决策树构成。它通过结合多棵决策树的预测结果来提升模型的泛化能力和准确性，同时减少过拟合的风险。

使用Scala编写一个简单的决策树分类测试demo使用Scala编写一个简单的决策树分类测试demo，我们可以基于Apache Spark的MLlib库来实现。这里将展示如何创建一个简单的决策树分类器，并用它来进行预测。我们将遵循以下步骤：

XGBoost:从决策树到极限梯度提升树XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法,又叫极限梯度提升树，作为集成学习的代表算法之一,不但在学习效率和可扩展性方面展露头角,更在学习精度与鲁棒性方面做出独特贡献;是横扫各大数据挖掘比赛的首选大杀器。本文将从基础知识决策树作为切入点,以决策树到集成学习的发展脉络为线索,着重介绍XGBoost模型解决了哪些问题,如何解决这些问题。

决策树：ID3、C4.5和CART特征选择方式该文章主要目的是记录ID3、C4.5和CART特征选择方式，这里只对决策树进行简单介绍。决策树（Decision Tree）算法是一种有监督学习算法，它利用分类的思想，根据数据的特征构建数学模型，从而达到数据的筛选和决策的目标。它的重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段转化成可以预测未知数据的树状模型。每一条从根节点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子节点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。在预测时，从根节点出发，根据特征实际值，转移至某个子节点，直至叶子节点，从而完成决策。在

写代码写到手抽筋

机器学习8-决策树CART原理与GBDT原理该篇文章对于CART的算法举例讲解，一看就懂。决策树(Decision Tree)—CART算法同时也可以观看视频分类树

Python机器学习笔记（四、监督学习算法：朴素贝叶斯分类器和决策树）一、朴素贝叶斯分类器与线性模型相似，训练速度更快，泛化能力稍低于线性分类器（LogisticRegression 和 LinearSVC）。单独查看每个特征学习参数，并收集简单的类别统计数据。

梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习方法，它通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来进行预测。GBDT 是梯度提升（Gradient Boosting）算法的一种实现，在许多机器学习任务中表现出色，尤其是在结构化数据（如表格数据）上的分类和回归任务中。

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-决策树-C4.5 算法C4.5 是由 Ross Quinlan 提出的决策树算法，是对 ID3 算法的改进版本。它在 ID3 的基础上，解决了以下问题：