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：ID3、C4.5、CART、RandomForest的原理
决策树意义： 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序 无规则的样本数据 概念 中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用 属性 结论 .决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好，并且复杂度小的一个可以自动对数据进行分类的树形结构，是树形结构的知 ...
2016-10-10 21:30 0 1819 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://zhuan ...
C4.5,CART,randomforest的实践
#################################Weka-J48(C4.5)################################# ##############################R语言 ...
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