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Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看 Twenty Questions 的游戏 我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体 如是不是植物 是否会飞 能游泳不 当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确。 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的。每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decis ...
2013-09-13 10:00 0 5076 推荐指数:
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决策树 ID3,C4.5,CART,决策树的生成,剪枝。 一、概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法(这里是分类的决策树)。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是 ...
0 通俗的理解 对于一个根据特征向量来对样本进行分类的问题,首先挑出一个最有价值的特征,对该特征进行提问,如样本颜色是什么;然后根据得到的不同回答,如红色、蓝色等,将数据集划分成子集 ...
原文:http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/48415435 GBDT,全称Gradient Boosting Decision Tree,叫法比较多,如Treelink、 GBRT(Gradient Boost ...
前言 生活中有很多利用决策树的例子。西瓜书上给的例子是西瓜问题(讲到这突然想到书中不少西瓜的例子,难道这就是它西瓜封面的由来?)\。大致意思是,已经有一堆已知好瓜坏瓜的西瓜,每次挑取西瓜的一条属性, ...
决策树是一种基本的分类和回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树,决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与 ...
决策树是一种常见的机器学习模型。形象地说,决策树对应着我们直观上做决策的过程:经由一系列判断,得到最终决策。由此,我们引出决策树模型。 一、决策树的基本流程 决策树的跟节点包含全部样例,叶节点 ...
决策树 1 基本概念 信息量 度量一个事件的不确定性程度,不确定性越高则信息量越大,一般通过事件发生的概率来定义不确定性,信息量则是基于概率密度函数的log运算 \[I(x)=-\log ...