决策树(ID3、C4.5、CART)
ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的纯度。 即熵值越大，不确定性也越大。 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类 ...
原文：决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较
决策树模型在监督学习中非常常见，可用于分类 二分类 多分类 和回归。虽然将多棵弱决策树的Bagging Random Forest Boosting等tree ensembel 模型更为常见，但是 完全生长 决策树因为其简单直观，具有很强的解释性，也有广泛的应用，而且决策树是tree ensemble 的基础，值得好好理解。一般而言一棵 完全生长 的决策树包含，特征选择 决策树构建 剪枝三个过程 ...
2016-04-11 20:14 4 42056 推荐指数：
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参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解决策树)： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com ...
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