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- 决策树（ID3、C4. 5、CART）的原理、Python实现、Sklearn可视化和应用
本文尝试构建决策树的基础知识体系，首先回顾最优码、信息熵、信息增益、信息增益比、基尼系数等决策树的基础知识；接着介绍ID3决策树、C4 5决策树，CART决策树的原理，重点介绍了CART回归树算法、例子和可视化；然后介绍决策树python实现、基于决策树的
- 如何最简单、通俗地理解决策树算法？ - 知乎
以上，应该就能构造出一棵决策树了。 讲的比较基础，决策树中还涉及到蛮多信息熵、条件熵、剪枝、CART、ID3等等概念，文中基本都没有提，只要整个逻辑了解，再去理解上述这些概念应该不是什么问题。 文中例子想法及树图来源：
- 各种机器学习算法的应用场景分别是什么（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归最大熵模型）？ - 知乎
（针对决策树模型这部分专门说明一下，大部分课程里面教的决策树模型比如CART、ID3等，这类模型工业界几乎不用，树模型用的最多的是GBDT、XGBoost和LightGBM。
- 通俗易懂讲AI--决策树 - 知乎
决策树的示例 2、决策树的原理 决策树 (decision tree)学习的目的是为了产生一棵泛化能力强的决策树，分为三步： Step1：特征选择 特征选择决定了使用哪些特征来做判断。在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相关性
- 决策树 - 知乎
决策树 (Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，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。
- Graphviz安装及使用-决策树可视化 - 知乎
2、graphviz插件安装与环境变量部署 本小节主要讲解一下graphviz插件的安装与环境变量部署，为之后将决策树模型可视化做准备。 2 1 graphviz插件下载 搭建完决策树模型后，我们可以通过graphviz插件将其可视化呈现出来。
- 决策树算法有什么优势和局限性？ - 知乎
决策树是一种非常流行的机器学习算法，它用树结构模型来进行决策。决策树算法的优势和局限性如下： 优势： 直观易懂：决策树模型的结果非常直观，容易被人理解。树的每一个节点都是一个明确的逻辑判定，可以可视化展示。 不需要太多数据预处理：决策树通常不需要对数据进行标准化或归一
- 随机森林Random Forests的各个参数对模型的影响？ - 知乎
随机森林，具体地说，是装袋法（Bagging）的一个扩展，是基于决策树的Bagging方法的具体实现。 它不仅仅是简单地通过自助抽样（bootstrap sampling）进行样本集的随机抽取，而是在此基础上进一步引入了特征的随机选择，为构建的每棵决策树提供不同的特征子集。
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