一、决策树的原理决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 。二、决策树的现实案例相亲相亲决策树女儿：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：

决策树decision tree是一颗树，用于分类和回归问题，本文先介绍分类树。决策树可以认为是if-then规则的集合，或者定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。优点：可读性、分类速度快。决策树的定义分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。

问题1：ID3、C4.5、CART树的算法思想ID3算法的核心是在决策树的每个节点上应用信息增益准则选择特征，递归地构架决策树。C4.5算法的核心是在生成过程中用信息增益比来选择特征。（1）经验熵 刻画了对数据集进行分类的不确定性。（2）经验条件熵 刻画了在特征 A 给定条件下，对

决策时也算是每年必考的常规考点，但是一不注意格式呢也做不对~决策树首先我们来玩个竞猜游戏：一纸盒中装有红球 70 个，蓝球 30 个，随机取出一个，让参赛选手猜是红球还是蓝球，如猜红球，猜对则得 20 分，猜错则扣 20 分；如猜蓝球，猜对则得 40 分，猜错则扣10 分，请问参

前言当前最火爆的人工智能技术应该就是深度学习技术了，有了深度学习，为什么还要使用传统的机器学习技术呢？主要原因，当然是深度学习的成本太高了。深度学习技术需要大量的GPU资源，现在的GPU多贵就不用说了，并且需要大量的数据来喂养，如果数据不足，效果还不如传统的机器

大多数机器学习算法可以归类为有监督学习（supervised learning）或无监督学习（unsupervised learning）。对于有监督学习，数据集中的每个数据实例都必须包含目标属性值。因此，在使用有监督学习算法训练模型之前，需要投入大量的时间和精力来创建具有目标属性值的数据集。线

1 前言决策树是非常经典的机器学习模型，日常工作中许多分类和回归问题都可以用决策树解决，很多更高级、先进的机器学习模型也基于决策树构建，为了夯实基础、正确运用决策树，今天我们来回顾一些决策树里最重要的技术细节。鸢尾花品种分类决策树示例2 算法重要细节2.1 如何做

任务介绍英雄联盟（League of Legends，LoL）是一个多人在线竞技游戏，由拳头游戏（Riot Games）公司出品。在游戏中，每位玩家控制一位有独特技能的英雄，红蓝两支队伍各有五位玩家进行对战，目标是摧毁对方的基地水晶。水晶有多座防御塔保护，通常需要先摧毁一些防御塔再摧毁

各位同学好，今天和大家分享一下python机器学习中的决策树算法，在上一节中我介绍了决策树算法的基本原理，这一节，我将通过实例应用带大家进一步认识这个算法。文末有完整代码和数据集，需要的自取。那我们开始吧！1. Sklearn实现决策树首先我来介绍一下sklearn库中的决策树