决策树

决策树学习采用"一一击破"的策略，执行贪心搜索 (greedy search) 来识别决策树内的最佳分割点。然后以自上而下的回归方式重复此拆分过程，直到所有或者大多数记录都标记为特定的类别标签。

在应用该算法进行数据分析时，首先应输入包含M个对象的数据集A以及簇的数目N。从A中任意选择N个对象作为初始簇中心并且不断重复，随后计算出簇中对象的均值，将每个对象分配到最相似的簇并且不断更新簇均值，最后计算准则函数直到其不再发生变化为止。 2018-11-08 15:12:16 数据分析算法决策树 同样是用Excel，为什么别人那么优秀？ “为什么同样是用Excel工作，新来的小李竟能比我这资深表哥快这么多”。对自己多年练就的“神速做表手”充满信心的老王怎么也想不明白，为什么自己最快也要两天才能做好的数据报表，到新来的小李手里只用半天就搞定了。

前面谈了逻辑回归的基本原理及梯度下降推导过程，编码实现了逻辑回归的梯度下降算法，这是分类算法。今天，我们继续开启分类算法之旅，它是一种高效简介的分类算法，后面有一个集成算法正是基于它之上，它是一个可视化效果很好的算法，这个算法就是决策树。 2017-11-21 13:00:20 机器学习决策树可视化 双十一大数据处理要控制成本 在大数据时代，最不缺伐的就是峰值流量的出现。一旦出现降价、打折或者平台周年庆，当日的峰值流量将可能刷新平台服务器承载上限，而这也意味着多种压力共同提升，其中最容易被忽视的一部分在于数据。因为当天数据量会爆炸，如果不及时处理，这些数据的核心价值将会随之而降低。

首先导入所需库文件，numpy，pandas用于数值处理，DictVectorizer用于特征处理，graphviz用于模型可视化。 导入所需的数据文件，用于训练和评估模型表现。 2017-09-11 13:33:44 大数据数据可视化决策树 态牛-Tech Neo 8月刊：语言的选择 原创 51CTO网+平台推出《态牛-TechNeo》电子杂志，通过精选和技术原创内容，精致的排版，给技术人员的阅读带来绝佳的体验。“读我懂你，做千万开发者的选择”是《态牛-TechNeo》的口号，本杂志面向广大开发者、技术总监以及架构师，杂志具涵盖独家的经验分享、案例剖析、核心技术解读，为您的岔路口指点迷津，提升工作效率。

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 2016-09-30 16:12:47 GBDT算法决策树 大数据分析本身的工业化 如果你真的想从数据中提取价值，并使你的公司像一台润滑效果良好的机器那样顺畅运转，你必须具备规模化的能力，但规模化的能力是大数据最大的难题之一。

来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一种专注于训练树模型的联邦学习新系统 FedTree。

决策树(DT)是一种有监督的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。以下了解一下如何使用剪枝（Pruning）方法设计一个决策树。

决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。

随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。

基于树（Tree based）的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。和线性模型不同，它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有：决策树（decision trees），随机森林（random forest）和提升树（boosted trees）。

现代机器学习算法正在改变我们的日常生活，特别是今天想开发出一些复杂的机器学习算法比以往任何时候都容易得多。本文将以机器学习中的决策树算法及其应用作为实战案例来论证这一观点。

图论一直是数学里十分重要的学科，其以图为研究对象，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。本文将为构造该模型提供最基础的概念。

关于决策树，您需要知道如何建立它，及决策树分类器的优化方法。

决策树算法是一个强大的预测方法，它非常流行。因为它们的模型能够让新手轻而易举地理解得和专家一样好，所以它们比较流行。同时，最终生成的决策树能够解释做出特定预测的确切原因，这使它们在实际运用中倍受亲睐。

在本文中，我们将详细介绍决策树和随机森林模型。此外，我们将展示决策树和随机森林的哪些超参数对它们的性能有重要影响，从而使我们能够在欠拟合和过拟合之间找到最佳方案。在了解了决策树和随机森林背后的理论之后。，我们将使用Scikit-Learn实现它们。