分类决策树原理及实现(一)
2017-01-21 16:03
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一、原理
决策树是一种用于基本分类与回归的算法,如用于分类,叫分类树;用于回归,叫回归树。像二叉树一样,分类决策树呈树状结构,基于特征或属性对实例进行分类。分类决策树由结点和有向边组成,结点有两种类型:内部结点和叶结点。内部结点表示
一个特征或属性,叶结点表示一个类。用决策树进行分类时,从根结点开始,根据某种选择策略,将实例在某一特征上进行切分、
分配到根的子结点。这时,每一个子结点对应着该特征的一个取值,如此递归地对实例进行切分并分配,直至到达叶结点,最后
将实例分配到叶结点的类中。
决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树生成、决策树剪枝。
决策树如下图如示:
分类决策树(二)
http://blog.csdn.net/xiaocong1990/article/details/54646274
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