决策树C++实现 ，内附GBDT ADABOOST 随机森林的实现方法（其实这三个方法只是在决策树外部加几层循环即可实现，代码不超过30行）

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机器学习实战项目——决策树&随机森林&时间序列预测股价.zip

本文主要介绍如何使用python的sk-learn机器学习框架搭建一个或多个：文本分类的机器学习模型，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码在最下方，想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。

该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解，包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。

计算机视觉-决策树学习MATLAB源码 与其他的数据挖掘算法相比，决策树有许多优点: （1）易于理解和解释 人们很容易理解决策树的意义。 （2）只需很少的数据准备 其他技术往往需要数据归一化。 （3）即可以处理数值型数据也可以处理类别型 数据。其他技术往往只能处理一种数据类型。例如关联规则只能处理类别型的而神经网络只能处理数值型的数据。 （4）使用白箱 模型，输出结果容易通过模型的结构来解释。而神经网络是黑箱模型，很难解释输出的结果。 （5）可以通过测试集来验证模型的性能 。可以考虑模型的稳定性。 （6）强健控制. 对噪声处理有好的强健性。 （7）可以很好的处理大规模数据 。 缺点： （1）训练一棵最优的决策树是一个完全NP问题。因此, 实际应用时决策树的训练采用启发式搜索算法例如 贪心算法 来达到局部最优。这样的算法没办法得到最优的决策树。 （2）决策树创建的过度复杂会导致无法很好的预测训练集之外的数据。这称作过拟合。 剪枝机制可以避免这种问题。 （3）有些问题决策树没办法很好的解决,例如 异或问题。解决这种问题的时候，决策树会变得过大。

3.1 决策树(decision tree)算法

包括数据挖掘的概念，银行数据挖掘的步骤，机器学习的常用算法，决策树、线性回归、聚类分析的基本概念和在银行的应用场景。

在Hadoop大数据平台的基础上构建了一个基于MapReduce框架并行化的C4.5决策树算法，并采用此算法设计了一套银行贷款的风险预测系统。算法结合MapReduce框架、HDFS 文件存储系统，使用Java语言编写，根据贷款人的各个特征属性信息增益率来选择决策点。其中包含对连续值属性、离散值属性的处理，采用后剪枝悲观剪枝的方法对决策树进行剪枝，以避免决策树出现过拟合的特征。系统包含数据导入、数据分析、结果展示等模块，操作简单、快捷，能准确预测贷款人的信誉情况，平均准确率达到65%~80%，而且与传统的决策树模型相比在性能方面有更好的提升。

原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入