python机器学习理论与实战(二)决策树

在机器学习中，决策树分类鸢尾花是一个重要的主题。决策树是一种常用的分类算法，通过构建树形结构来对数据进行分类。而鸢尾花则是一个经典的数据集，常被用来展示决策树分类的应用。本文详细介绍了机器学习中决策树

本代码主要利用Python工具实现树回归，简单明了，易于理解

决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 决策树由结点和有向边组成，结点包括内部结点和叶节点，内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 决策

决策树是一种用于分类和回归任务的树状结构。回归树是一种专门用于回归任务的决策树，它通过建立一个树状结构来预测连续值。Sklearn库提供了用于创建和使用决策树的模块。

除了绘制树部分代码有借鉴，其他代码都是自己亲手完成，历时2天时间，过程稍微痛苦，当看到运行结果出现在面前时，一切都是高兴的，感觉过程也变得美妙了~由于更喜欢C++编程，所以使用python类来完成

ID3算法只有树的生成，所以该算法生成的树容易产生过拟合，C4.5在生成的过程，用信息增益比来选择特征。ID3算法以信息增益作为划分训练数据集的特征，存在缺点：偏向于选择特征值较多的特征。C4.5算法

此文档是人工智能中的经典算法，决策树二元分类，里面包含多个word文档，十分优秀

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:35

在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类。在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量。程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点。 这篇文章主要使用决策树

决策树公式推导 (1)信息熵--用来度量样本集合纯度最常用的一种指标,定义如下: Ent⁡(D)=−∑k=1∣Y∣pklog⁡2pk(式1) \operatorname{Ent}(D)=-\sum_{