前言上篇文章介绍了决策树(Decision Tree)的原理和实现决策树算法，如果对这些不懂的，可以移步上篇文章，本文章完成的是用ID3算法实现决策树。定义数据假设以下数据N1N2XIITRUETITRUEITTRUECIFALSETTTRUEICFALSEEIFALSECTFALSETCFALSEIEFALSEETFALSETEFALSE其中N1、N2为我们的featrues ， X为我们...
决策树简介在机器学习中，Decision tree是一个预测模型，他代表的是对象的特征(feature) 与对象标签(label)之间的一种映射关系。树中的每个节点表示某个特征，而每个分叉路径则代表某个特征可能的属性值，而每个叶节点对应从根节点到该叶节点所经历的路径表示对象的表标签。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。 决策树是一种常见的分类算法...
先上代码，等有空再写教程import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt train = pd.read_csv('data/train.csv') beta = [1,1] alpha = 0.2 tol_L = 0.1 max_x = max(train['id']) x = train['...