1、数据提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。
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2、另一种方法是使用随机森林或梯度提升树等集成算法，在模型训练过程中自行选择一些feature用来划分样本。这些feature通常是具有很高重要性的feature，这样可以在不降低模型准确性的情况下，减少feature的数量，使得决策边界更容易绘制。
3、要获得整个过程中的全部得分，可以使用lasso_stability_path。 随机稀疏模型比标准的 F统计量在探测非零特征方面要有力的多，真实的模型（ground truth model）应该是稀疏的，换句话说，只有少部分是特征是非零的。
4、绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。
5、画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。
6、那么， 从特征选择角度来看决策树，决策树就是嵌入型特征选择技术 同时，决策树也是机器学习中经典分类器算法，通过决策路径，最终能确定实例属于哪一类别。
1、C5的好像没看到人实现过，不过ID3是很好用的，用treefit函数，excel函数只要主体部分，属性矩阵和分类向量要分开存放，不要第一行和第一列的注释内容（如果没有就不用删），用xlsread函数获取Excel数据得到输入矩阵。
2、treefit貌似已经被classregtree代替了， 如果要获得测试值，可以用predict(tree， test_data)来获得，当然也可以用一些classregtree自有的performance analysis的函数。
3、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。
4、决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。
5、随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。
1、max_depth： 设置决策树的最大深度，默认为None。None表示不对决策树的最大深度作约束，直到每个叶子结点上的样本均属于同一类，或者少于 min_samples_leaf 参数指定的叶子结点上的样本个数。
2、(2) 决策树最大深度max_depth： 默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。
3、选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。
4、ax_depth。表示决策树的最大深度，可选，默认设置为None。决策树是一种最常见的分类模型，决策树是基于树结构来进行决策的。
