python决策树分类案例_python实现决策树分类算法

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1、概述

决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。

相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置

在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。

2、算法思想

通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：

女儿：多大年纪了？

母亲：26。

女儿：长的帅不帅？

母亲：挺帅的。

女儿：收入高不？

母亲：不算很高，中等情况。

女儿：是公务员不？

母亲：是，在税务局上班呢。

女儿：那好，我去见见。

这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。

实质：通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见

假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑

上图完整表达了这个女孩决定是否见一个约会对象的策略，其中：

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