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数据挖掘算法原理与实现（第2版）.王振武(带详细书签).pdf
... 5.2Apriori 算法应用 51
3.6小结 52
思考题 52
第4章决策树分类算法 54
4.1基本概念 54
4.1.1决策树分类算法概述 54
4.1.2决策树基本算法概述 54
4.2决策树分类算法——ID3算法原理 56
4.2.1ID3算法原理 56
4.2.2熵和信息增益 57
4.2.3ID3算法 59
4.3ID3算法实例分析 60
4.4ID3算法源程序分析 64
4.5ID3算法的特点及应用 72
4.5.1ID3算法特点 ...
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决策树算法python代码实现
... ，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习 ...
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波士顿房价决策树python编码
... 使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。
决策树算法 ...
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《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章 决策树与神经网络
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。1984年几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
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决策树算法原理详解
【文档说明】
本文是自己整理的一些重点知识点，也是面试中会被问到的知识点
【文档结构】
决策树
信息熵（Entropy）
什么是决策树
决策树的构建过程
决策树分割属性选择
决策树量化纯度
决策树量化纯度
信息增益率计算方式
决策树的停止条件
决策树算法效果评估
决策树生成算法
ID3算法
ID３算法优缺点
C4.5算法 8
CART算法 8
ID3\C4.5\CART分类回归树算法总结
分类树和回归树的区别
决策树优化策略
决策树的剪枝
决策树剪枝过程
附录：
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用java实现的大数据分析 ID3算法
这个例子来源于Quinlan的论文。
假设，有种户外活动。该活动能否正常进行与各种天气因素有关。不同的天气因素组合会产生两种后果，也就是分成2类：能进行活动或不能。我们用P表示该活动可以进行，N表示该活动无法进行。
下表描述样本集合是不同天气因素对该活动的影响。
Attribute class
outlook temperature（温度） humidity （湿度） ...
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