机器学习一（决策树和随机森林）
前言 本文试图提纲挈领的对决策树和随机森林的原理及应用做以分析 决策树 算法伪代码 def 创建决策树: if (数据集中所有样本分类一致): #或者其他终止条件 创建携带类标签的叶子节点 else: 寻找划分 ...
原文：【机器学习】--决策树和随机森林
一 前述 决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。二 具体原理 ID 算法 相关术语 根节点：最顶层的分类条件叶节点：代表每一个类别号中间节点：中间分类条件分枝：代表每一个条件的输出二叉树：每一个节点上有两个分枝多叉树：每一个节点上至少有两个分枝 决策树的生成： 数据不断分裂的递归过程，每一次分 ...
2018-03-27 15:12 0 8115 推荐指数：
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