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《机器学习实战》学习笔记-[3]-决策树_1_基础

决策树是一种容易理解的分类算法，它可以认为是if-then规则的一个集合。主要的优点是模型具有可读性，且分类速度较快，不用进行过多的迭代训练之类。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。比较常用到的算法有ID3、C4.5和CART。

基本概念和应用参考：统计学习方法（五）——决策树

决策树构建基本步骤

第一步：决策特征值的选择（能够最好分类）

第二步：递归构建决策树

 

以上分类的基本原则是信息熵（将无序变得更加有序）



通过以上可知：每次分类节点，都要选择最佳的特质值，如何选择最佳特征值，已信息增益最高为原则

最优划分数据集方式

  1. 选取特征划分数据集，计算最好的划分数据集的特征
  2. 默认列表形式存储数据，最后一个元素为类别标签,其余为特征
  3. 先计算原始的信息熵，用于和划分之后比较
  4. 遍历计算用每一个特征划分数据的信息增益，取增益最大的特征为最好的数据
代码实现与测试： GitHub

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        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
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