决策树的剪枝，分类回归树CART
决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝？原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现堪称完美，它可以100%完美正确 ...
原文：CART决策树（分类回归树）分析及应用建模
一 CART决策树模型概述 Classification And Regression Trees 决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分，树的构建可以看成是变量 属性 选择的过程，内部节点表示树选择那几个变量 属性 作为划分，每棵树的叶节点表示为一个类的标号，树的最顶层为根节点。 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。 决策树算法属 ...
2016-12-13 18:01 1 31212 推荐指数：
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