机器学习总结（八）决策树ID3，C4.5算法，CART算法
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点 ...
原文：【机器学习速成宝典】模型篇06决策树【ID3、C4.5、CART】（Python版）
目录 什么是决策树 Decision Tree 特征选择 使用ID 算法生成决策树 使用C . 算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用：遇到连续与缺失值怎么办 多变量决策树 Python代码 sklearn库 什么是决策树 Decision Tree 引例 现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。 先不谈建立决策树模型的算法，我们先看一下基于 信息 ...
2017-11-29 10:10 0 6070 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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【Spark机器学习速成宝典】模型篇05决策树【Decision Tree】（Python版）
目录 决策树原理 决策树代码(Spark Python) 决策树原理 详见博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回 ...