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决策树分析算法,python决策树算法代码

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决策树分类算法有什么问题？1:决策Tree算法什么是分类决策Tree-决策Tree算法Construct决策Tree发现数据中包含的分类规则 。如何高精度小规模地构造决策Tree决策Tree？决策树的绘制和计算方法决策树的绘制和计算方法如下:1，图纸决策Tree决策Number从左到右分阶段展开 。

1、 决策树(DecisionTree 决策决策树是一种基本的分类和回归方法，它的模型是树形结构的 。在分类问题中，它表示基于特征对实例进行分类的过程 。本质上 ， 决策 tree模型是定义在特征空间和类空间的条件概率分布 。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成和决策树剪枝 。分类决策树模型是描述实例分类的树形结构 。决策树由node和directededge组成 。

内部节点代表一个特性或属性，叶节点代表一个类 。使用决策 tree进行分类，从根节点开始，对实例的某个特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点；此时，每个子节点对应于特征值 。这将递归地测试和分配实例，直到到达叶节点 。最后，实例被分成叶节点的类别 。决策 Tree是一类在给定特征条件下的条件概率分布，它定义在特征区间的一个划分上 。

2、 决策树 算法CART和C4.5 决策树有什么区别?各用于什么领域?C4.5 算法以ID3 算法为基础，采用信息增益率的方法选择测试属性 。ID3 算法和C4.5 算法虽然在学习训练样本集时可以尽可能地挖掘信息，但它们生成的决策树分支和规模都很大 。为了简化决策 tree的规模，提高生成决策 tree的效率，再次出现了根据GINI系数选取测试属性的算法CART 。CART 算法采用的是二元递归分割技术 ， 与算法不同的是基于信息熵 。CART 算法计算每个样本集划分的GINI系数，GINI系数越小，划分越合理 。

3、 决策树基本概念及 算法优缺点【决策树分析算法,python决策树算法代码】Classification决策Tree model是描述实例分类的树形结构 。决策树由节点和有向边组成 。有两种类型的节点:内部节点和叶节点 。内部节点代表一个特性或属性，叶节点代表一个类 。-1它是一个预测分析以树结构(包括二叉树和多叉树)形式表达的模型 。分类树does-1对于离散变量/树回归树does-1对于连续变量/树优点:(1)速度快:计算量相对较?。?

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