决策树

高级学习算法（神经网络决策树）NLP: Natural Language Processing尽管初略将生物神经元和人工神经元进行类别，但如今对人脑如何工作还存疑问，因此盲目模仿人脑可能不会在构建真正的智能方面走得太远。即便是如此简化的神经元模型，依旧能够构建非常强大的深度学习算法。

机器学习决策树-分类1、决策节点通过条件判断而进行分支选择的节点。如：将某个样本中的属性值(特征值)与决策节点上的值进行比较，从而判断它的流向。

拓端研究室TRL

Python+AI提示词糖尿病预测融合模型：伯努利朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM应用原文链接： tecdat.cn/?p=42054 分析师：Yufei Fang在医疗健康数字化转型浪潮中，如何利用数据科学技术提升疾病预测的精准性，成为临床决策支持领域的重要课题。本文改编自为某医疗机构提供的咨询项目实践，聚焦糖尿病患病风险预测场景，通过整合多元数据分析与机器学习技术，构建兼具科学性与临床可解释性的预测模型体系。（点击文末“阅读原文”获取完整智能体、代码、数据、文档）。

白杆杆红伞伞

04_决策树决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的 if/else 问题中进行学习，并得出结论。

机器学习之决策树模型：从基础概念到条件类型详解摘要：本文深入探讨决策树模型的概念、构成以及不同条件类型。首先介绍决策树的基本结构和工作原理，随后详细阐述轴心对齐条件与倾斜条件、二元条件与非二元条件的差异及应用场景，并通过示例分析展示决策树在分类和回归任务中的实际应用，最后简要提及 YDF 代码在决策树训练中的使用方法。

适应性神经树：当深度学习遇上决策树的“生长法则”1st author: Ryutaro Tannovideo: Video from London ML meetup

机器学习之决策树与决策森林：机器学习中的强大工具摘要：本文深入探讨决策树和决策森林在机器学习中的应用优势及其适用场景。决策树凭借其易于配置、原生处理多种数据类型、鲁棒性及可解释性等特点，在小数据集和表格数据处理方面表现卓越。决策森林更是在分类、回归等多种任务中展现出强大的性能。文章还对比了决策树与神经网络在数据处理上的差异，指出了决策树在表格数据上的优势以及在非结构化数据上的局限性，并强调了决策森林在性能方面的高效性。

天天爱吃肉8218

机器学习经典算法：用决策树原理优化新能源汽车续航能力需同时满足：特征筛选矩阵：代码示例（特征计算）：目标函数（动力与能耗平衡）： Minimize α ⋅ ∣ T r e q − T a c t ∣ + β ⋅ P l o s s where P l o s s = I 2 R + k ( T m o t o r − T o p t ) 2 \begin{aligned} \text{Minimize} \quad & \alpha \cdot |T_{req} - T_{act}| + \beta \cdot P_{loss} \\ \text{wher

江畔柳前堤

信息论12：从信息增益到信息增益比——决策树中的惩罚机制与应用在2018年某银行的信用卡风控系统中，数据分析师发现一个诡异现象：客户ID号在决策树模型中竟成为最重要的特征。这个案例揭示了机器学习中一个关键问题——如何公平地评估特征重要性？信息增益比的诞生，正是为了解决这个困扰学界多年的难题。

点我头像干啥

第17节：传统分类模型-随机森林与决策树分类问题是机器学习中最常见且应用最广泛的任务类型之一，其目标是根据已知特征将数据实例划分到预定义的类别中。在众多分类算法中，决策树以其直观、易解释的特性成为基础而重要的模型，而随机森林则作为决策树的集成版本，通过组合多个弱分类器构建强分类器，显著提升了预测性能。

江安的猪猪

大连理工大学选修课——机器学习笔记（6）：决策树参数方法：参数估计是定义在整个空间的模型所有训练数据参与估算所有的检验输入都用相同的模型和参数非参数方法：

【AI提示词】决策树专家一位熟悉决策树算法的机器学习专家，擅长用树状图量化不同选择的结果概率。我们将通过一个电商用户流失预测案例，演示如何用决策树量化不同选择的概率。假设数据集包含用户年龄、活跃天数、消费金额、是否流失等字段。

机器学习-入门-决策树(1)决策树基于“树”结构进行决策学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部结点所对应的属性）

机器学习实操第一部分机器学习基础第6章决策树第6章深入介绍了决策树，这是一种功能强大的机器学习算法，能够处理分类、回归以及多输出任务。决策树通过递归地分割数据集来构建模型，具有易于解释和可视化的特点。本章详细讲解了决策树的训练算法、正则化方法以及在不同任务中的应用。通过理论和实践相结合的方式，读者将掌握如何使用决策树解决实际问题。

python：sklearn 决策树（Decision Tree）算法思想：基于信息增益（ID3）或基尼不纯度（CART）递归划分特征。编写 test_dtree_1.py 如下

决策树随机深林决策树和随机森林是机器学习中常用的两种模型，以下是对它们的简单介绍：决策树- 原理：通过一系列的条件判断对样本进行分类或预测。它由节点（内部节点是属性上的测试，叶节点是类别或值）和边组成，根据特征的取值将样本逐步划分到不同的分支，最终到达叶节点得到结果。

老饼讲解-BP神经网络

一篇入门之-评分卡变量分箱（卡方分箱、决策树分箱、KS分箱等）实操例子评分卡的分箱，是指将变量进行离散化。评分卡的分箱方法一般有：等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱、KS分箱等等。它们都属于自动分箱方法，其中，卡方分箱是实际中最常用的分箱方法。

决策树在金融分析中有诸多应用场景决策树在金融分析中有诸多应用场景，以下是一些常见的方面：通过分析客户的年龄、收入、职业、信用记录、债务情况等多维度信息，决策树能够建立模型来预测客户未来的信用违约风险，从而帮助金融机构更准确地评估客户的信用状况，决定是否批准贷款或信用卡申请，以及确定相应的信用额度等。

树模型与集成学习（决策树核心算法：ID3/C4.5/CART、随机森林、GBDT/XGBoost）ID3（Iterative Dichotomiser 3）是最早的决策树算法之一，由Ross Quinlan于1975年提出。其核心思想是通过信息增益选择最优划分特征，构建多叉树结构，递归分割数据直至纯度达标1,3。