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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监督学习,所谓监督学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。 展开全文
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监督学习,所谓监督学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
信息
外文名
Decision Tree
中文名
决策树
决策树组成
□——决策点,是对几种可能方案的选择,即最后选择的最佳方案。如果决策属于多级决策,则决策树的中间可以有多个决策点,以决策树根部的决策点为最终决策方案。 [1]  ○——状态节点,代表备选方案的经济效果(期望值),通过各状态节点的经济效果的对比,按照一定的决策标准就可以选出最佳方案。由状态节点引出的分支称为概率枝,概率枝的数目表示可能出现的自然状态数目每个分枝上要注明该状态出现的概率。 [1]  △——结果节点,将每个方案在各种自然状态下取得的损益值标注于结果节点的右端。 [1]  【概述来源】 [2] 
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    2019-07-02 20:51:01
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    2018-07-03 19:23:10
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  • EXCEL决策树文件

    2018-05-02 11:40:21
    决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。此文件可以用Excel...
  • c语言实现决策树c4.5

    2020-05-05 18:19:02
    c语言实现决策树c4.5
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  • 本篇文章主要介绍了Python实现决策树C4.5算法的示例,详解的介绍了决策树C4.5算法的原理和实现代码,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
  • 决策树回归算法

    2018-08-20 11:46:45
    文档为pdf格式,对回归决策树的原理进行了详细叙述及举例说明,并包含python实现代码。
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    2018-11-19 13:38:35
    基于C++的决策树实现,主要算法是西瓜书上面的ID3。将决策树封装成一个类,很容易进行移植。但可能数据结构选择上有些许不合适,大神慎重下载。
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    2018-08-16 17:07:31
    文档为pdf格式,详细描述了决策树算法原理及相关例子说明。
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    2019-01-06 16:40:42
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  • 用python编写的决策树ID3算法,运用了Car-Evaluation的例子。BUG较少,综合了网上的优秀代码,并进一步形成自己的代码。代码基本有注释,风格良好,能够很快看懂。内含有比较规范的报告文档,包含所有流程图,说明图...

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