决策树算法原理(ID3，C4.5)
决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝 决策树可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时特别适合集成学习比如随机森林。 1. 决策树ID3算法的信息论基础 1970年昆兰找到了用信息论中的熵来度量决策树的决策选择过程，昆兰把这个算法叫做 ...
原文：python实现决策树C4.5算法(在ID3基础上改进)
一 概论 C . 主要是在ID 的基础上改进，ID 选择 属性 树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点。而C . 引入了新概念 信息增益率 ,C . 是选择信息增益率最大的属性作为树节点。 二 信息增益 以上公式是求信息增益率 ID 的知识点 三 信息增益率 信息增益率是在求出信息增益值在除以。 例如下面公式为求属性为 outlook 的值： 四 C . 的完整代码 from numpy im ...
2015-12-24 17:22 1 2169 推荐指数：
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决策树(上)-ID3、C4.5、CART
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 ...
决策树(ID3、C4.5、CART)
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