决策树之CART算法
1、CART建立起来的是二叉树，如果特征A有A1，A2，A3三个类别，CART会考虑把A分成{A1}，{A2 ，A3}两组，或者是其他两种情况。
2、C5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。
3、CART算法：基尼系数：Gini（p）=sigma（每一个类）p(1-p)回归树：属性值为连续实数。将整个输入空间划分为m块，每一块以其平均值作为输出。
4、CART采用的办法是后剪枝法，即先生成决策树，然后产生所有可能的剪枝后的CART树，然后使用交叉验证来检验各种剪枝的效果，选择泛化能力最好的剪枝策略。
5、回归决策树树是用于回归的决策树模型，回归决策树主要指CART算法， 同样也为二叉树结构。以两个特征预测输出的回归问题为例，回归树的原理是将特征平面划分成若干单元，每一个划分单元都对应一个特定的输出。
6、CART的全称是分类和回归树，既可以做分类算法，也可以做回归。决策树的优缺点：优点：可以生成可以理解的规则。计算量相对来说不是很大。可以处理连续和种类字段。
三种经典的数据挖掘算法
1、K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
2、数据挖掘的的方法主要有以下几点： 分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。
3、最大期望算法 在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。
4、在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 The Apriori algorithm Apriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
机器学习系列(三十六)——回归决策树与决策树总结
综上我们知道决策树实际是一种不够稳定的算法，它的表现极度依赖调参和数据，不过虽然决策树本身不是一种高效的机器学习算法，但是它们基于集成学习的组合——随机森林(RF)却是一个很鲁棒的机器学习算法，这将在下篇开始介绍。
树：由节点和边两种元素组成。 父节点、子节点是相对的，子节点由父节点根据某一规则分裂而来。 根节点：没有父节点的节点，初始分裂节点。 叶子节点：没有子节点的节点。
总之，决策树是一种基于树形结构的分类模型，其原理和过程包括特征选择、特征划分、递归构建、剪枝处理和模型评估等步骤。通过构建决策树，可以对数据进行分类和预测，并且易于理解和解释，是一种常见的机器学习算法。
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。下面是决策树算法的基本步骤： 收集数据：收集一组带有标签的数据集，其中每个样本包含若干个特征和一个标签。特征是用于决策的信息，标签是我们需要预测的结果。
根据这三个步骤，可以确定决策树由：（1）特征选择；（2）生成方法；（3）剪枝，组成。
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。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习， 通俗说就是决策树。
大数据经典算法解析(1)一C4.5算法
不只是所选算法10，事实上，参与的18种算法的选择，其实，只是为了拿出一个可以称得上是经典算法的数据挖掘领域有产生深远的影响。
以下主要是常见的10种数据挖掘的算法，数据挖掘分为：分类（Logistic回归模型、神经网络、支持向量机等）、关联分析、聚类分析、孤立点分析。
那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法，希望这篇文章能够更好的帮助大家。
大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。
算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这 10 个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。
决策树的训练复杂度
决策树通过对数据复杂度的计算，建立特征分类标准，确定最佳分类特征。
等级和复杂度。复杂度。一级决策树的复杂度较低，一级决策树的复杂度较高。
在决策树的过程中，三个问题最为关键：贪婪思想：选择可以得到最有分裂结果的属性进行分裂。每一次分裂之后孩子节点的数据尽量“纯”。
是欠拟合，3是过拟合，都会导致分类错误。造成过拟合的原因之一就是因为训练集中样本量较小。
决策树的学习过程 特征选择 在训练数据中 众多X中选择一个特征作为当前节点分裂的标准。如何选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生出不同的决策树算法。
从另一个角度看 决策树学习是训练数据集估计条件概率模型 。基于特征空间划分的类的条件概率模型有无穷多个。我们选择的条件概率模型应该是不仅对训练数据有很好的拟合，而且对未知数据有很好的预测。
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