决策树

机器学习-决策树（DecisionTree）(信息熵和基尼指数的公式都是构造出来的，根据现有的理论用创造一个满足所有理论因素的公式来描述)信息熵（Information Entropy）用来衡量信息的不确定性或随机性程度。

C4.5算法：增益率（Gain Ratio）目录1、为什么要改进信息增益？2、增益率的数学本质公式案例3、计算实例分步演示数据集第一步：计算原始信息熵

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机器学习通关秘籍｜Day 03：决策树、随机森林与线性回归目录一、决策树1、概念2、基于信息增益的决策树的建立（1）信息熵（2）信息增益（3）信息增益决策树建立步骤

周志华院士西瓜书实战（二）MLP+SVM+贝叶斯分类器+决策树+集成学习1.把[0,255]灰度图归一化为[0,1] 2.划分训练/测试集 3.创建模型设置参数 4.fit训练 5.再评估

决策树技术详解：从理论到Python实战决策树像人类的思考过程，用一系列“是/否”问题层层逼近答案决策树是一种模仿人类决策过程的树形结构分类/回归模型。它通过节点（问题）和边（答案）构建路径，最终在叶节点（决策结果）输出预测值。这种白盒模型的优势在于极高的可解释性。

无人机开发分享——基于行为树的无人机集群机载自主决策算法框架搭建及开发** 在之前的开发分享中，我们分享了机载端开发任务管理、协同控制、无人机平台接口等一系列模块软件，但是要想实现真正的无人机高度智能化，机载的自主决策模块功能必不可少。机载自主决策模块主要实现无人机集群任务过程中地面任务获取分析、战场实时态势分析与自主决策，可在断连或自主模式时对作业中的无人机集群进行决策与控制，减少地面交互，提升任务效率。下面我们对机载自主决策模块的开发进行介绍。**

机器学习④【算法详解：从决策树到随机森林】在人工智能和机器学习领域，选择合适的算法对模型的性能至关重要。今天，我们将深入探讨两种强大且广泛应用的算法——决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）。

仪器科学与传感技术博士

python:讲懂决策树，为理解随机森林算法做准备，以示例带学习，通俗易懂，容易理解和掌握为什么要讲和学习决策树呢？主要是决策树（包括随机森林算法）不需要数据的预处理。现实世界的数据往往“脏乱差”，决策树让你在数据准备上可以少花很多功夫，快速上手，用起来非常的“省心”。总之，决策树是机器学习领域里最直观易懂、解释性最强、应用最广泛的基础模型之一，学会它，你就掌握了一把打开预测分析大门、理解更高级模型的金钥匙。

机器学习（6）：决策树-分类一些概念：1、决策节点：通过条件判断而进行分支选择的节点。2、叶子节点：没有子节点的节点，表示最终的决策结果。

人工智能转人机

19day-人工智能-机器学习-分类算法-决策树学过数据结构与算法的小伙伴应该对树不陌生吧，这里的决策树也是大同小异的，只是每次反之都有一个条件来决定流向的。

【人工智能-18】机器学习：决策树、随机森林上一期【人工智能-17】机器学习：KNN算法、模型选择和调优、朴素贝叶斯分类决策树是一种监督学习算法，主要用于分类（预测离散标签，如“是/否”、“猫/狗/鸟”）和回归（预测连续值，如房价、温度）任务。

机器学习算法系列专栏：决策树算法（初学者）决策树通过对训练样本的学习，并建立分类规则然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习所有数据从根节点一步一步落到叶子节点

决策树学习全解析：从理论到实战决策树由根节点（整份数据集的起始分析点）、内部节点（用于特征判断的条件，比如判断天气是否为 “sunny” ）、叶子节点（最终输出的决策结果，像是否 “play” ）和分支（依据特征取值延伸的判断路径）构成。以下天气数据集将作为分析基础（涵盖 outlook、temperature、humidity、windy 四个特征，以及 play 分类结果）：

机器学习之决策树（二）在客户关系管理中，电信客户流失预测是一项重要的任务。通过机器学习模型预测可能流失的客户，有助于企业采取针对性措施挽留客户。本文将详细解析如何使用决策树算法构建电信客户流失预测模型，并通过代码实现整个过程。

星期天要睡觉

机器学习——决策树（DecisionTree）在机器学习算法中，决策树（Decision Tree）是一种经典、直观且易于解释的监督学习方法。它模拟人类的思维过程，通过“是/否”问题逐步将数据划分，最终形成一棵可以用于分类或回归的“树”。

机器学习——决策树参数sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 相关参数及说明）：criterion：

Monkey的自我迭代

决策树分类实战：从数据到模型优化先导入了数据，然后根据数据特征划分特征和标签，然后以2/8划分训练集测试集。由于数据的不均衡性，我们对少的数据进行过采样，这类方法的讲解在上一篇有提到

roman_日积跬步-终至千里

【机器学习】非线性分类算法详解（下）：决策树（最佳分裂特征选择的艺术）与支持向量机（最大间隔和核技巧）在上一篇中，我们深入解析了KNN和朴素贝叶斯这两种基于距离和概率的分类算法。本篇将继续探讨两种更复杂的非线性分类算法：决策树和支持向量机（SVM）。这两种算法分别代表了基于规则的"层层筛选"和基于间隔的"边界守卫"思想。

02 基于sklearn的机械学习-KNN算法、模型选择与调优（交叉验证、朴素贝叶斯算法、拉普拉斯平滑）、决策树（信息增益、基尼指数）、随机森林在机器学习中，样本距离是衡量数据点之间相似性或差异性的核心概念，广泛应用于分类、聚类、降维等算法中。最常见的两点或多点之间的距离表示方法，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。