参考书籍:《机器学习》(周志华) 说 明:本篇内容为读书笔记,主要参考教材为《机器学习》(周志华)。详细内容请参阅书籍——第4章 决策树。部分内容参考网络资源,在此感谢所有原创者的工作 ...
第四章 决策树 . 基本流程 一般的,一棵决策树包含一个根结点 若干个内部结点和若干个叶结点 叶结点对应于决策结果,其他每个结点则对应于一个属性测试 每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中 根结点包含样本全集。 从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强 即处理未见示例能力强的决策树。其基本流程遵循 分而治之 divide an ...
2017-07-25 10:27 0 1799 推荐指数:
参考书籍:《机器学习》(周志华) 说 明:本篇内容为读书笔记,主要参考教材为《机器学习》(周志华)。详细内容请参阅书籍——第4章 决策树。部分内容参考网络资源,在此感谢所有原创者的工作 ...
使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 1 构造决策树 1 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 ...
一.简介 决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法,我们希望从给定的训练数据集学得一个模型(即决策树),用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果,一旦模型构建成功,对新样本的分类效率也相当高。 最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART,其中ID3算法是最早被提出 ...
七、多变量决策树 1、从“树”到“规则” 一棵决策树对应于一个“规则集”,每个从根结点到叶结点的分支路径对应于一条规则。 举例: 好处: (1)改善可理解性 (2)进一步提升泛化能力( 由于转化过程中通常会进行前件合并、泛化等操作 ...
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM ...
一、决策树与随机森林 1、信息论基础 香农:奠定了现代信息论基础,定义信息的单位比特。 32支球队,预测世界杯冠军,不知道任何信息的情况下,使用二分法最少需要猜5次。(log32=5) 5 = - (1/32log1/32 + 1/32log1/32 + ...+ 1/32log1 ...
本文结构: 是什么? 有什么算法? 数学原理? 编码实现算法? 1. 是什么? 简单地理解,就是根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为几类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习 ...
闲来无事最近复习了一下ID3决策树算法,并凭着理解用pandas实现了一遍。对pandas更熟悉的朋友可供参考(链接如下)。相比本篇博文,更简明清晰,更适合复习用。 https://github.com/DianeSoHungry ...