机器学习高级-weakai-决策树idtree

尹成学院 2023-01-13 01:38:32

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机器学习算法系列课程，决策树视频教程，通过具体案例详细讲解机器学习算法-决策树。简单通俗的介绍常见的机器学习算法，具体内容包括认识决策树、熵、Python验证算法等。并且用python验证。

决策树是机器学习最基础的算法之一，基于决策树可衍生出AdaBoostTree、随机森林、GBDT等高级算法。本文重点介绍决策树的构造原理及应用。

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 如何做预测示例中深度为2的决策树的展示了做决策的过程和结论，对于150个样本点，在根节点上，决策树以花瓣长度（petal length）是否小于2.45厘米将数据分成两部分，花瓣长度小于2.45厘米的样本被分类成setosa，大于

决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法，是众多更高级算法实现的基础。要理解哪些更高级的算法，首先理解分类与回归树是很重要的。

决策树，是一种传统机器学习算法，也是机器学习的入门算法之一。在它的基础上，衍生了随机森林、GBDT、XGBOOST等在CTR领域效果极佳的算法，因此，对它的学习可视为通向高级算法的必经之路，同时，它具有极强的可解释性，可应对回归与分类问题，也视为商业应用展示的不二之选。对学习算法的入门者来说，了解决策树很有必要，为此，飞马网于3月27日晚，邀请到毕业于美...

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