学习决策树python（决策树python例子）

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1、ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

2、但，不仅仅如此。决策树作为嵌入型特征选择技术结合了特征选择和分类算法，根据特征选择生成分类模型也是决策树的一部分。

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3、ID3算法是对CLS算法的改进，主要是摒弃了属性选择的随机性。

4、由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

5、返回；（6）对第个子结点，以为训练集，以为特征集，递归的调用步骤（1）~步骤（5），得到子树，返回。对上述表的训练集数据，利用ID3算法建立决策树。

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使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。

构建决策树模型需要的主要参数是各个机会***发生的概率和结局的效用值。

决策树的学习通常分为3步：决策树的学习的思想主要源于定义决策树：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。

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机器学习：机器学习是数据分析领域的热门技术，Python中的Scikit-learn和TensorFlow等库提供了强大的机器学习算法和工具。

Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤：数据收集：首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。

炼数成金：Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier基本上使用的是CART，稍稍有区别的是它对CART的计算性能进行了优化。你是不可以指定它使用其他算法的。

CART，***用基尼指数（Gini index）来度量信息不纯度，选择基尼指数最小的作为节点特征，它是二叉树，即一个节点只分两支。

构建决策树的三种算法是：CHAID、CART、ID3。CHAID CHAID算法的历史较长，中文简称为卡方自动相互关系检测。CHAID应用的前提是因变量为类别型变量。

用来决定不纯度的计算方法：entropy、gini。树中的每一个节点都有不纯度，叶子节点的不纯度最低。

sklearn的决策树模型就是一个CART树。是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支，因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。

Pydot Pydot是一个用于生成面向复杂图形和非面向复杂图形的库。它作为面向Graphviz的一个接口，使用Python编写。我们可以借助它来显示图形的结构，这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常会用到。

要弄清楚这个问题，首先要弄懂决策树三大流行算法IDC5和CART的原理，以及sklearn框架下DecisionTreeClassifier的帮助文档。3个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。

给定数据集：其中，为输入实例（特征向量），含有个特征，为类标记，，为样本容量。目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确分类。

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