原文:决策树系列(一)——基础知识回顾与总结 作者: 学会分享~ 1.决策树的定义 树想必大家都会比较熟悉,是由节点和边两种元素组成的结构。理解树,就需要理解几个关键词:根节点、父节点、子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某一规则 ...
.决策树的定义 树想必大家都会比较熟悉,是由节点和边两种元素组成的结构。理解树,就需要理解几个关键词:根节点 父节点 子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来,然后子节点作为新的父亲节点继续分裂,直至不能分裂为止。而根节点是没有父节点的节点,即初始分裂节点,叶子节点是没有子节点的节点,如下图所示: 图 . 树的结构示意图 决策树利用如上图所示的树结构进 ...
2015-12-20 21:29 5 79901 推荐指数:
原文:决策树系列(一)——基础知识回顾与总结 作者: 学会分享~ 1.决策树的定义 树想必大家都会比较熟悉,是由节点和边两种元素组成的结构。理解树,就需要理解几个关键词:根节点、父节点、子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某一规则 ...
决策树笔记整理 算法原理 决策树是一种简单但是被广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类。它有两个有点:(1)决策树模型可读性好,具有描述性,有助于人工分析;(2)效率高 ...
前言 已经有大概一个多月没有更新博客,可能是开始变得有点懒散了吧,有时候想写,但是又需要额外投入更多的时间去学习,感觉精力完全不够用啊,所以为了弥补这一个多月的潜水,决定写一篇,衔接9月未写博客的空 ...
CART,又名分类回归树,是在ID3的基础上进行优化的决策树,学习CART记住以下几个关键点: (1)CART既能是分类树,又能是分类树; (2)当CART是分类树时,采用GINI值作为节点分裂的依据;当CART是回归树时,采用样本的最小方差作为节点分裂的依据; (3)CART是一棵二叉树 ...
参考:《机器学习》Tom版 以及http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684 一、简介 决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶 ...
什么是剪枝? 剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉,根节点作为叶子节点,以下图为例: 为甚么要剪枝? 决策树是充分考虑了所有的数据点而生成的复杂树,有可能出现过拟合的情况,决策树越复杂,过拟合的程度会越高。 考虑极端的情况,如果我们令所有的叶子 ...
又叫判定树,是一种基本的分类与回归方法。 优点:可读性强,分类速度快,容易转换成if-then分类规则 通常分为3个步骤:特征(属性)选择、决策树的生成、决策树的修剪。 特征选择即选择分裂属性,又叫属性选择度量,把数据划分成较小的分区。 决策树的生成又叫决策树学习或者决策树 ...
,并对收获进行整理和总结。所以在这里先写一篇“C++ 基础知识回顾总结”,这篇文章应该是不断更新和完善的文章。 ...