决策树

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机器学习第二弹和AI斗智斗勇机器学习核心知识点全解析（GBDT/XGBoost/LightGBM/随机森林+调参方法）目录三、梯度提升决策树（GBDT）核心知识点（提升法核心，XGBoost/LightGBM底层基础）3.1 GBDT的基础定义与核心本质

决策树实战：基于 KingbaseES 的鸢尾花分类 —— 模型可视化输出——别让“Hello World”停留在内存里，让它在国产数据库中生根发芽大家好，我是那个总在演示会上被问“能不能把这棵树画出来？”、又在 KES 表里手动拼接 feature + ' <= ' + threshold 的老架构。今天我们要干一件看似简单、却极具象征意义的事：

决策树原理（一）：信息增益与特征选择 —— Java 实现 ID3 算法——别被“黑盒”吓住，一棵树的决策逻辑，应该像 SQL 一样清晰大家好，我是那个总在模型评审会上被问“为什么这个用户被判定为高风险？”、又在 KES 表里逐层验证每条规则的老架构。今天我们要聊一个看似简单、却深刻影响可解释 AI 的基础模型：

机器学习-决策树决策树（Decision Tree）是机器学习中最直观、最易于理解的监督学习算法之一，兼具分类与回归能力。其“树形结构”与人类“if-then”决策逻辑高度一致，使得模型不仅在预测时效率极高，更具备天然的可解释性。从核心思想 → 数学原理 → 算法变种 → 应用场景的路径理解决策树，是掌握树模型（如随机森林、GBDT）乃至整个集成学习理论的基石。

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机器学习入门（十二）ID3 决策树女孩相亲的决策树女儿:多大年纪了? 母亲:26。女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的。女儿:收入高不? 母亲:不算很高，中等情况。女儿:是公务员不? 母亲:是，在税务局上班呢。女儿:那好，我去见见。

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机器学校入门（十三）C4.5 决策树,CART决策树C4.5 是 Ross Quinlan 在 1993 年提出的，作为 ID3 算法的改进版本。相当于对信息增益进行修正，增加一个惩罚系数。

【大学院-筆記試験練習：线性代数和数据结构（16）】为了升到自己目标的大学院，所作的努力和学习，这里是线性代数和数据结构部分。(1) 把数列 (S={8,3,10,1,6,14,4}) 按顺序一个个用 insert 插入到二分搜索树(BST)里，画出最后生成的BST结构。

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【决策树深度探索（五）】智慧之眼：信息增益，如何找到最佳决策问题？在决策树的构建过程中，每当我们到达一个节点，都需要决定接下来根据哪个特征进行划分。一个好的特征划分应该能够最大程度地减少当前数据集的混乱程度，使得划分后的子数据集变得更“纯净”。

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机器学习入门（十四）CART回归树、决策树剪枝• CART 分类树预测输出的是一个离散值，CART 回归树预测输出的是一个连续值• CART 分类树使用基尼指数作为划分、构建树的依据，CART 回归树使用平方损失

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【决策树深度探索（四）】揭秘“混乱”：香农熵与信息纯度的量化之旅在信息论中，熵是一个核心概念，它由克劳德·香农（Claude Shannon）提出，用来量化一个信息源（或数据集）所包含的平均信息量，或者说它的不确定性（uncertainty）或混乱程度（disorder）。

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【决策树深度探索（三）】树的骨架：节点、分支与叶子，构建你的第一个分类器！亲爱的AI探索者们，大家好！🎉 欢迎来到“决策树深度探索”系列的第三站。如果说第一站是决策树的“大脑”——信息增益，第二站是决策树的“思维模式”——决策流程，那么今天，我们要深入探究的，就是这棵“智慧之树”的**“骨架”**！我们将像生物学家解剖植物一样，详细拆解决策树的各个结构单元：根节点、内部节点、分支和叶子节点，并亲手组装它们，构建一个能够清晰分类的决策器。

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【决策树深度探索（二）】决策树入门：像人类一样决策，理解算法核心原理！你有没有发现，人类在做决策时，也常常遵循一种分层、有条件的逻辑？“如果今天不下雨，并且我心情好，那就去爬山；如果下雨，我就在家看书。”这不就是典型的决策树思维吗？

什么是半正定 (PSD) 矩阵我来完整、通俗地讲解PSD是什么，为什么重要。图片里的公式正好是这个定义：∀x ∈ ℝⁿ ⟨Ax, x⟩ ≥ 0。其中⟨ , ⟩是内积，等于。

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【决策树深度探索（一）】从零搭建：机器学习的“智慧之树”——决策树分类算法！在众多机器学习算法中，决策树以其独特的优势脱颖而出。它最大的魅力在于其直观性（Interpretability）和易于理解性。想想看，我们日常生活中的决策过程，是不是也常常像一棵树一样？“如果今天不下雨，我就去公园；如果下雨，我就在家看书。”这不就是一棵简单的决策树吗？

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机器学习监督学习模型--决策树核心一句话：决策树是「用“分支判断”猜结果」的算法，像程序员写的if-else逻辑链，核心优势是直观、可解释、不用复杂特征处理，程序员工作中常用在分类、回归场景，尤其适合需要“看懂模型逻辑”的需求（比如汇报、排查问题）。

从信息熵到决策边界：决策树算法的第一性原理与深度解析在机器学习的浩瀚星空中，决策树（Decision Tree）或许不是最耀眼的那个（相比于深度神经网络），但它绝对是最接近人类认知逻辑的模型。

机器人系统SLAM讲解SLAM 全称是 Simultaneous Localization and Mapping，翻译为同时定位与建图。

【机器学习】05_决策树决策树是一种基于规则进行决策的监督学习方法决策树构建的关键在于如何选择“最优划分属性”。课件讲解了三种经典算法及其度量指标：

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第四章决策树